[英]Is there any more pythonic way to do the following repetitive code
我有20列以上需要运行以下规则的列:
df['LAND1'] = df['LAND1'].str.replace('\W+', '')
df['LAND1'] = df['LAND1'].str.lower().astype(str)
df['SEA1'] = df['SEA1'].str.replace('\W+', '')
df['SEA1'] = df['SEA1'].str.lower().astype(str)
df['OCEAN1'] = df['OCEAN1'].str.replace('\W+', '')
df['OCEAN1'] = df['OCEAN1'].str.lower().astype(str)
df['CITY1'] = df['CITY1'].str.replace('\W+', '')
df['CITY1'] = df['CITY1'].str.lower().astype(str)
对于不同的列,使用更多相同类型的代码,如何最小化代码。 这样我可以写更少的代码。
您可以创建一个列名列表,然后遍历它们并对其应用逻辑。 范例-
columns = ['LAND1','SEA1','OCEAN1','CITY1',...]
for col in columns:
df[col] = (df[col].str.replace('\W+', '')
.str.lower().astype(str))
演示-
In [17]: df
Out[17]:
LAND1 SEA1
0 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
1 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
2 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
3 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
4 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
5 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
6 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
7 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
8 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
9 Blah!!!Bloh Bleh@@@Blum
In [18]: columns = ['LAND1','SEA1']
In [20]: for col in columns:
....: df[col] = (df[col].str.replace('\W+', '')
....: .str.lower().astype(str))
....:
In [21]: df
Out[21]:
LAND1 SEA1
0 blahbloh blehblum
1 blahbloh blehblum
2 blahbloh blehblum
3 blahbloh blehblum
4 blahbloh blehblum
5 blahbloh blehblum
6 blahbloh blehblum
7 blahbloh blehblum
8 blahbloh blehblum
9 blahbloh blehblum
DataFrame.apply
和DataFrame.applymap
也可以收缩您的代码:
df=pd.DataFrame({'A':['a','b','c'],'D':['d','e','f'],'G':['g','h','i']})
A D G
0 a d g
1 b e h
2 c f i
然后:
df.apply(pd.Series.replace,args=('d','ddd')).applymap(str.upper)
A D G
0 A DDD G
1 B E H
2 C F I
您可以通过selection=['A','D']; df[selection]=df[selection].apply(....)
来影响和限制某些列selection=['A','D']; df[selection]=df[selection].apply(....)
selection=['A','D']; df[selection]=df[selection].apply(....)
。
我希望df是一dictionary
for i in df.keys():
df[i]=df[i].str.replace('\W+', '')
df[i]=df[i].str.lower().astype(str)
让我知道是否对您有帮助
融化数据框,然后将其应用于下层功能。 旋转数据框以返回
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