将 pandas DataFrame 列的大小写转换

Question

我有一个数据框，其中特定列的大小写不一致，我想让它保持一致：

In [1]: df = pd.DataFrame({"vals":["alpha","Beta","GAMMA"]})

In [2]: df
Out[2]: 
    vals
0  alpha
1   Beta
2  GAMMA

是否有一种简单的、符合Python风格的方法，可以用字符串str的str.upper()替换每个值？

- vy32

Answer 1

这应该适用于您：

df['vals'] = map(lambda x: x.upper(), df['vals'])

或者甚至：

df['vals'] = df['vals'].apply(lambda x: x.upper())

提示：在最近的版本中，您还可以：

df['vals'] = df['vals'].str.upper()

- dot.Py

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谢谢。我在网上搜索了很长时间，但是无法弄清楚如何做到这一点。 - vy32

版本0.18.0不够新，它给出：/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/__main__.py:1: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy if __name__ == '__main__':``` - vy32

Answer 2

你可以做以下操作：

df['vals'] = df['vals'].apply(lambda x: x.upper())

- afult

Answer 3

您可以直接在数据框中进行就地更改：

df["vals"].apply(lambda x: x.upper())

这里的.upper()适用于元素类型为str或unicode。

- user4280261

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不要在版本0.18.0上使用inplace=True，因为它不存在。这个可行。 - vy32