python统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A

好的，我可以为您提供一些实现方式。假设您已经读取了基因表达量数据，其中包含每个基因在肿瘤和正常样本上的表达量数据。可以使用pandas库来完成这个任务。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设您已经读取了基因表达量数据，存储在名为 gene_data 的 DataFrame 中

# 分别计算每个基因在肿瘤和正常样本上的表达量平均值
tumor_mean = gene_data.groupby('label')['gene_name'].mean()['tumor']
normal_mean = gene_data.groupby('label')['gene_name'].mean()['normal']

# 将结果保存到名为 A 的 DataFrame 中
A = pd.DataFrame({'tumor_mean': tumor_mean, 'normal_mean': normal_mean})

# 输出结果
print(A)

这段代码会将每个基因在肿瘤和正常样本上的表达量平均值计算出来，并将结果保存到名为 A 的DataFrame中。您可以根据实际情况修改代码来选择不同的基因和样本类型。

相关问题

python df的a列保存为txt文件，并且每个值之间用逗号隔开

可以使用 Pandas 库中的 `to_csv` 函数将 DataFrame 中的某一列保存为 txt 文件，并指定逗号作为分隔符。下面是一个简单的示例，演示如何将 DataFrame 中的 `a` 列保存为 txt 文件，并且每个值之间用逗号隔开。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

# 将 a 列保存为 txt 文件
df['a'].to_csv('output.txt', sep=',', index=False)

# 提示保存成功
print("文件已保存！")

在上面的代码中，首先创建了一个示例 DataFrame，其中包含 `a` 列和 `b` 列。接着使用 DataFrame 的 `to_csv` 函数将 `a` 列保存为 txt 文件，其中 `sep=','` 表示使用逗号作为分隔符，`index=False` 表示不保存行索引。最后使用 `print` 函数提示保存成功。

执行完上面的代码后，将在当前目录下创建一个名为 `output.txt` 的文本文件，其中包含 `a` 列的所有数据，每个值之间用逗号隔开。

(1)读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2 （2）清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行) ​ （3）df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df ​ （4）转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df ​ （5）将“label”列转换为哑变量(k-1)，并作为df的最后一列，删除label列 ​ （6）任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中） ​ （7）尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存） ​ （8）统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A ​ （9）提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名

很抱歉，作为一个语言模型，我没有权限读取或处理本地文件。我能够提供的帮助是，根据您的指示生成代码以供您在本地执行。以下是回答您的问题的Python代码：

(1)读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", skiprows=31)
df2 = pd.read_csv("GPL570-55999.txt", sep="\t", skiprows=31)

(2)清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行)

df1.drop_duplicates(inplace=True)
df1.dropna(inplace=True)

df2.drop_duplicates(inplace=True)
df2.dropna(subset=["Gene Symbol"], inplace=True)

(3)df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df

df2["gene"] = df2["Gene Symbol"].apply(lambda x: x.split("|")[0])
df1.rename(columns={"ID_REF": "ID"}, inplace=True)

df = pd.merge(df1, df2[["ID", "gene"]], on="ID")
df = df.groupby(["gene"]).mean().reset_index()

print(df)

(4)转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df

sample_title = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", nrows=28, header=None)
sample_title = sample_title.iloc[27,:].str.split("_")
sample_title = sample_title.apply(lambda x: "N" if x[1]=="N" else "C")

df = df.T
df["label"] = sample_title.values
df = df.T

print(df)

df.to_csv("df.csv", index=False)

(5)将“label”列转换为哑变量(k-1)，并作为df的最后一列，删除label列

dummy = pd.get_dummies(df["label"], drop_first=True)
df = pd.concat([df, dummy], axis=1)
df.drop(columns=["label"], inplace=True)

(6)任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中）

from sklearn.preprocessing import scale

# 离差标准化
gene1 = df.loc["Gene1"]
gene1_normalized = (gene1 - gene1.min()) / (gene1.max() - gene1.min())

# 标准差标准化
gene2 = df.loc["Gene2"]
gene2_normalized = scale(gene2)

(7)尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存）

# 假设选择"Gene3"
gene3 = df.loc["Gene3"]
gene3_discretized = pd.cut(gene3, bins=3, labels=["Low", "Medium", "High"])

(8)统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A

A = df.groupby(lambda x: "N" if x.endswith("N") else "C").mean().T

(9)提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名

diff = abs(A["C"] - A["N"])
top10 = diff.nlargest(10).index.tolist()