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

时间: 2023-10-05 14:12:45 浏览: 50
好的,您的要求已经记录下来了。我来解答您的问题: 针对您的问题,我可以为您提供以下代码: ```python import pandas as pd # 读取GSE83148_series_matrix.txt文件 df = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', sep='\t', skiprows=74) # 从!Sample_title行获取样本标签信息 labels = df.columns.str.extract(r'!Sample_title\t(.*)', expand=False) # 添加一列label,以“N”标识正常样本,以“C”标识肿瘤样本 df['label'] = ['N' if 'Normal' in label else 'C' for label in labels] # 打印并保存df print(df) df.to_csv('GSE83148_labeled.csv') ``` 这段代码会读取“GSE83148_series_matrix.txt”文件,从“!Sample_title”行获取样本标签信息,并为数据框添加一列名为“label”的列,以“N”标识正常样本,以“C”标识肿瘤样本。最后,将结果打印出来并保存为“GSE83148_labeled.csv”文件。 希望这个回答能够解决您的问题,如果还有其他问题,欢迎随时提出!
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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

好的,我明白了。为了回答你的问题,我需要先读取“GSE83148_series_matrix.txt”文件,并提取出样本的标签信息。然后,我会将df转置并添加一个名为“label”的新列,其中“N”表示正常样本,而“C”表示肿瘤样本。最后,我会打印并保存新的df。 以下是代码实现: ```python import pandas as pd # 读取文件 df = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", skiprows=31, index_col=0) # 提取标签信息 labels = [] for col in df.columns: if "N" in col: labels.append("N") elif "C" in col: labels.append("C") else: labels.append("Unknown") # 转置df并添加标签列 df = df.T df["label"] = labels # 打印df并保存到文件 print(df) df.to_csv("transposed_df_with_labels.csv", index=False) ``` 请注意,我已经忽略了文件的前31行,因为它们只是文件头信息。我还添加了一个名为“Unknown”的标签,以防在文件中发现未知的样本类型。

(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¶

很好,以下是你的答案: (1) ```python import pandas as pd df1 = pd.read_csv('GSE83148_series_matrix.txt', sep='\t', skiprows=79) df2 = pd.read_csv('GPL570-55999.txt', sep='\t', skiprows=31) ``` (2) ```python df1.dropna(inplace=True) df2.dropna(subset=['Gene Symbol'], inplace=True) df2['gene'] = df2['Gene Symbol'].str.split(' /// ').str[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() ``` (3) ```python df = df.T.reset_index() df.columns = df.iloc[0] df = df[1:].reset_index(drop=True) df['label'] = df['!Sample_title'].str.extract(r'(N|C)') df = df.iloc[:, :-1] dummy_label = pd.get_dummies(df['label'], prefix='label', drop_first=True) df = pd.concat([df.iloc[:, :-1], dummy_label], axis=1) df.drop('!Sample_title', axis=1, inplace=True) ``` (4) ```python df = df.T.reset_index() df.columns = df.iloc[0] df = df[1:].reset_index(drop=True) df['label'] = df['!Sample_title'].str.extract(r'(N|C)') df = df.iloc[:, :-1] dummy_label = pd.get_dummies(df['label'], prefix='label', drop_first=True) df = pd.concat([df.iloc[:, :-1], dummy_label], axis=1) df.drop('!Sample_title', axis=1, inplace=True) ``` (5) ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder label_encoder = LabelEncoder() df['label'] = label_encoder.fit_transform(df['label']) one_hot_encoder = OneHotEncoder(categories='auto', sparse=False) dummy_label = one_hot_encoder.fit_transform(df[['label']]) dummy_label = pd.DataFrame(dummy_label, columns=['label_N', 'label_C']) df = pd.concat([df.iloc[:, :-1], dummy_label], axis=1) df.drop('label', axis=1, inplace=True) ``` (6) ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 离差标准化 scaler1 = StandardScaler() df['gene1_normalized'] = scaler1.fit_transform(df[['gene1']]) # 标准差标准化 scaler2 = StandardScaler(with_std=False) df['gene2_normalized'] = scaler2.fit_transform(df[['gene2']]) ``` (7) ```python # 离散化 df['gene3_discretized'] = pd.cut(df['gene3'], bins=3, labels=['low', 'medium', 'high']) ``` (8) ```python A = df.groupby('gene').mean()[['label_N', 'label_C']] ``` (9) ```python A['diff'] = abs(A['label_N'] - A['label_C']) top10_genes = A.nlargest(10, 'diff').index.tolist() ```

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