使用map()函数来实现替换功能

可以使用Pandas中的map()函数来实现将data1中的中文物种名称替换为data2中对应的英文名。假设data1data2都是DataFrame对象,其中data1的列名为”物种”,data2的两列分别为”中文名”和”英文名”。

举例:

import pandas as pd

# 假设data1和data2是你的两个DataFrame对象
data1 = pd.DataFrame({
    "物种": ["人类孢疹病毒", "轻型链球菌", "丙酸棒状杆菌", "戈尔曼荧光杆菌", "人类疱疹病毒"]
})

data2 = pd.DataFrame({
    "中文名": ["人类孢疹病毒", "轻型链球菌", "丙酸棒状杆菌", "戈尔曼荧光杆菌", "人类疱疹病毒"],
    "英文名": ["Human herpesvirus", "Streptococcus", "Propionibacterium", "Gordonia", "Human herpesvirus"]
})

# 将data2中"中文名"和"英文名"设置为字典,然后用map函数进行替换
translation_dict = dict(zip(data2["中文名"], data2["英文名"]))
data1["物种"] = data1["物种"].map(translation_dict)

print(data1)

如何删除符合条件的某些行呢?

df = pd.DataFrame(data)

# 要删除的物种列表
species_to_remove = [
    "人类孢疹病毒",
    "轻型链球菌",
    "丙酸棒状杆菌",
    "戈尔曼荧光杆菌",
    "人类疱疹病毒",
    "抑制普雷",
    "胆怯艰难杆菌",
    "克雷伯菌",
    "天空罗氏菌"
]

# 删除符合条件的行
df = df[~df["物种"].isin(species_to_remove)]

# 打印删除后的DataFrame
print(df)

gpt在手,程序运行起来真是舒服啊!

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