我有一个数据框,如下所示:
# Create an example dataframe about a fictional army
raw_data = {'regiment': ['Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks'],
'company': ['1st', '1st', '2nd', '2nd'],
'deaths': ['kkk', 52, '25', 616],
'battles': [5, '42', 2, 2],
'size': ['l', 'll', 'l', 'm']}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['regiment', 'company', 'deaths', 'battles', 'size'])
我的目标是将数据框内的每个字符串都转换为大写,使其看起来像这样:
注意:所有数据类型都是对象,不能更改;输出必须包含所有对象。我想避免将每一列都一一转换...我想通常在整个数据框中进行转换。
到目前为止,我一直尝试这样做但没有成功
df.str.upper()
astype()会将每个系列转换为dtype对象(字符串),然后在转换后的系列上调用str()方法以按字面值获取字符串并在其上调用函数upper()。请注意,此后,所有列的dtype更改为object。
In [17]: df
Out[17]:
regiment company deaths battles size
0 Nighthawks 1st kkk 5 l
1 Nighthawks 1st 52 42 ll
2 Nighthawks 2nd 25 2 l
3 Nighthawks 2nd 616 2 m
In [18]: df.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
Out[18]:
regiment company deaths battles size
0 NIGHTHAWKS 1ST KKK 5 L
1 NIGHTHAWKS 1ST 52 42 LL
2 NIGHTHAWKS 2ND 25 2 L
3 NIGHTHAWKS 2ND 616 2 M
您稍后可以使用to_numeric()将“战斗”列再次转换为数字:
In [42]: df2 = df.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
In [43]: df2['battles'] = pd.to_numeric(df2['battles'])
In [44]: df2
Out[44]:
regiment company deaths battles size
0 NIGHTHAWKS 1ST KKK 5 L
1 NIGHTHAWKS 1ST 52 42 LL
2 NIGHTHAWKS 2ND 25 2 L
3 NIGHTHAWKS 2ND 616 2 M
In [45]: df2.dtypes
Out[45]:
regiment object
company object
deaths object
battles int64
size object
dtype: object
这可以通过以下applymap操作解决:
df = df.applymap(lambda s:s.lower() if type(s) == str else s)
由于str
仅适用于序列,因此您可以将其分别应用于每个列,然后进行串联:
In [6]: pd.concat([df[col].astype(str).str.upper() for col in df.columns], axis=1)
Out[6]:
regiment company deaths battles size
0 NIGHTHAWKS 1ST KKK 5 L
1 NIGHTHAWKS 1ST 52 42 LL
2 NIGHTHAWKS 2ND 25 2 L
3 NIGHTHAWKS 2ND 616 2 M
编辑:性能比较
In [10]: %timeit df.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
100 loops, best of 3: 3.32 ms per loop
In [11]: %timeit pd.concat([df[col].astype(str).str.upper() for col in df.columns], axis=1)
100 loops, best of 3: 3.32 ms per loop
两个答案在较小的数据帧上的表现均相同。
In [15]: df = pd.concat(10000 * [df])
In [16]: %timeit pd.concat([df[col].astype(str).str.upper() for col in df.columns], axis=1)
10 loops, best of 3: 104 ms per loop
In [17]: %timeit df.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
10 loops, best of 3: 130 ms per loop
在较大的数据帧上,我的回答稍微快一些。
尝试一下
df2 = df2.apply(lambda x: x.str.upper() if x.dtype == "object" else x)
如果您想保留删除类型,请使用isinstance(obj,type)
df.apply(lambda x: x.str.upper().str.strip() if isinstance(x, object) else x)
循环非常慢,而不是对行中的每个单元和单元格使用Apply函数,请尝试获取列表中的列名称,然后遍历列列表以将每个列文本转换为小写。
下面的代码是矢量操作,比应用功能要快。
for columns in dataset.columns:
dataset[columns] = dataset[columns].str.lower()