我有一个np.array矩阵(1826*5000)，其中行是我的样本，列是特征。这意味着每行有一个基因型，个体核苷酸以字符串的形式表示，如下所示：

[['G' 'G' 'G' ... 'T' 'T' 'A'] ['G' 'G' 'G' ... 'A' 'T' 'A'] ['A' 'G' 'A' ... 'A' 'T' 'A'] ... ['G' 'A' 'G' ... 'T' 'T' 'A'] ['G' 'G' 'A' ... 'A' 'T' 'A'] ['G' 'G' 'G' ... 'A' 'T' 'C']]

每列中只出现两种不同的核苷酸。

现在我想用0和2替换这些个体字符串，使得每列中出现频率较高的核苷酸被替换为0，出现频率较低的核苷酸被替换为2。

这意味着在第一列中，“G”应该被替换为0，“A”应该被替换为2，因为“G”出现的频率更高。

最终结果应该如下所示：

[['0' '0' '0' ... '2' '0' '0'] ['0' '0' '0' ... '0' '0' '0'] ['2' '0' '2' ... '0' '0' '0'] ... ['0' '2' '0' ... '2' '0' '0'] ['0' '0' '2' ... '0' '0' '0'] ['0' '0' '0' ... '0' '0' '2']]

有人能告诉我如何做到这一点（使用Sklearn和Numpy函数）吗？

回答：

给定一个数组arr，最简单的解决方法是：

解释：首先，你将数组转换为Pandas数据框。然后，对于每一列，你用“2”替换众数，用“0”替换其他值。最后，你将数据框转换回我们命名为arr1的数组。