python 按指定字符删除数据

"""
数据清洗
"""

import pandas as pd
import numpy as np
def wu(x,y,z):
    df=pd.read_excel(x)
    df2=df.groupby(by=y,as_index=False).sum() #数据分组求和
    df2[y]=df2[y].map(lambda x:str(x)[3:]) #除去某列前面前三个字符
    df2[y][df2[y].str.contains('unclassified')]='Unknown' #把 某列中出现 unclassified的数据全面重新命名
    df2[y][df2[y].str.contains('uncultured')]='Unknown'
    df2[y][df2[y].str.contains('norank')]='Unknown'
    df3=df2.groupby(by=y,as_index=False).sum() 
    # df3['Genus']=df3['Genus'].map(lambda x:str(x)[3:])
    df7=df3[df3[y]=='Unknown'] 
    df3.drop(df3[df3[y]=='Unknown'].index,inplace=True) #根据指定要求删除数据
    df6=df3.sort_values(by='SUM', ascending=False)[:20]
    df5=df3.sort_values(by='SUM', ascending=False)[20:]
    df5[y] = 'Other'
    df5=df5.groupby(by=y,as_index=False).sum()
    df4=pd.concat([df6,df7,df5]).T #合并表格
    df4.reset_index(inplace=True)
    df4.set_axis(df4.iloc[0],axis=1,inplace=True)   #定义新的 index 
    df4.drop(index=0,inplace=True)
    dr={'CB1_1':'BM','CB1_2':'BM',"CB1_3":'BM','CQ1_1':'QM','CQ1_2':'QM',
        'CQB1_1':'QBM','CQB1_3':'QBM','HB2_1':'BM','HB2_2':'BM',
        'HB2_3':'BM','HQ2_1':'QM','HQ2_2':'QM','HQB2_1':'QBM','HQB2_2':'QBM'}
    df4['ID']=df4[y].map(dr)
    df4.drop(index=df4.index[-1], inplace=True)  
    return df4.to_excel(z+y+'.xlsx',index=None)

name = ['Phylum','Order','Genus','Species']
x = 'f://OTU.xls'
z = 'f://'
for y in name:
    print(y)
    wu(x,y,z)
Python删除字符串中的指定字符可以通过多种方式实现。以下是几种常见的方法: ### 使用 `str.replace()` 方法 `replace()` 函数可以用来替换字符串中的某些部分,如果希望完全移除某个字符,则可以用空字符串 (`''`) 替换目标字符。其基本语法为: ```python string.replace(old, new[, count]) ``` 其中,`old` 表示要被替换的子串,`new` 是替换成的内容(此处为空字符串),而 `count` 则表示替换的最大次数。 #### 示例代码: ```python text = "hello world" result = text.replace("o", "") print(result) # 输出: hell wrld ``` 这种方法适用于需要删除整个字符串内的特定字符的情况[^4]。 ### 结合列表推导式与 `join()` 通过遍历字符串并排除掉不需要的字符,再重新组合成新的字符串也是一种有效的方式。 #### 示例代码: ```python original_str = "abcdeafghiajkl" char_to_remove = "a" filtered_chars = ''.join([c for c in original_str if c != char_to_remove]) print(filtered_chars) # 输出: bcdefghijkl ``` 此技术利用了列表解析来过滤掉所有的目标字符,并最终调用 `''.join(...)` 将剩余字符拼接回完整的字符串形式。 ### 应用正则表达式的 sub() 对于更复杂的模式匹配需求来说,采用模块 re 下提供的功能更为强大灵活。“sub”即 substitution(替代),它可以按照给定规则查找所有符合条件的部分并予以修改或者清除操作。 #### 示例代码: ```python import re pattern = "[aeiou]" # 定义元音字母作为要去除的对象集合 input_string = "beautiful day today!" output_string = re.sub(pattern,"", input_string) print(output_string) # btfl dy tdy! ``` 上述例子展示了如何去掉输入句子里面的每一个元音符号。 需要注意的是,由于 Python 字符串属于不可变数据类型,所以无论采取哪种手段进行所谓的“删除”,实际上都是构建了一个全新的对象而非真正意义上改变了原始材料[^1]^。
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