[英]Pandas: how to change all the values of a column?
我有一个数据框,其中有一列名为"Date"
并希望该列中的所有值都具有相同的值(仅限年份)。 例子:
City Date
Paris 01/04/2004
Lisbon 01/09/2004
Madrid 2004
Pekin 31/2004
我想要的是:
City Date
Paris 2004
Lisbon 2004
Madrid 2004
Pekin 2004
这是我的代码:
fr61_70xls = pd.ExcelFile('AMADEUS FRANCE 1961-1970.xlsx')
#Here we import the individual sheets and clean the sheets
years=(['1961','1962','1963','1964','1965','1966','1967','1968','1969','1970'])
fr={}
header=(['City','Country','NACE','Cons','Last_year','Op_Rev_EUR_Last_avail_yr','BvD_Indep_Indic','GUO_Name','Legal_status','Date_of_incorporation','Legal_status_date'])
for year in years:
# save every sheet in variable fr['1961'], fr['1962'] and so on
fr[year]=fr61_70xls.parse(year,header=0,parse_cols=10)
fr[year].columns=header
# drop the entire Legal status date column
fr[year]=fr[year].drop(['Legal_status_date','Date_of_incorporation'],axis=1)
# drop every row where GUO Name is empty
fr[year]=fr[year].dropna(axis=0,how='all',subset=[['GUO_Name']])
fr[year]=fr[year].set_index(['GUO_Name','Date_of_incorporation'])
碰巧在我的 DataFrames 中,例如调用fr['1961']
Date_of_incorporation
的值可以是任何东西(字符串、整数等),所以也许最好完全擦除此列,然后附加另一列只有到 DataFrames 的那一年?
正如@DSM 指出的那样,您可以使用矢量化字符串方法更直接地执行此操作:
df['Date'].str[-4:].astype(int)
或者使用提取(假设每个字符串中的某处只有一组长度为 4 的数字):
df['Date'].str.extract('(?P<year>\d{4})').astype(int)
另一种稍微灵活的方法可能是使用apply
(或等效地map
)来执行此操作:
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: int(str(x)[-4:]))
# converts the last 4 characters of the string to an integer
lambda 函数从Date
获取输入并将其转换为年份。
您可以(也许应该)更详细地将其写为:
def convert_to_year(date_in_some_format):
date_as_string = str(date_in_some_format) # cast to string
year_as_string = date_in_some_format[-4:] # last four characters
return int(year_as_string)
df['Date'] = df['Date'].apply(convert_to_year)
也许“年份”是本专栏的更好名称...
您可以使用apply
进行列转换
定义一个干净的函数来删除美元和逗号并将您的数据转换为浮点数。
def clean(x):
x = x.replace("$", "").replace(",", "").replace(" ", "")
return float(x)
接下来,像这样在您的专栏上调用它。
data['Revenue'] = data['Revenue'].apply(clean)
或者,如果想在apply
函数中使用lambda
函数:
data['Revenue']=data['Revenue'].apply(lambda x:float(x.replace("$","").replace(",", "").replace(" ", "")))
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