在Python中使用Pandas DataFrame将列应用为大写

在Pandas中，DataFrame是一个非常实用的数据结构，该数据结构通常用于数据清理和分析。有时，我们需要将DataFrame中的某些列强制转换为大写格式。下面我们将学习如何在Python中使用Pandas DataFrame将列应用为大写。

环境要求

在本教程中，我们将使用Python3和Pandas 1.2.2版本。

创建DataFrame

首先，我们将基于以下数据集创建一个简单的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'名字': ['Lucas', 'Tom', 'Lily', 'Bob'],
        '年龄': [20, 30, 25, 42],
        '国家': ['USA', 'China', 'Japan', 'UK']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

     名字  年龄    国家
0  Lucas  20   USA
1    Tom  30  China
2   Lily  25  Japan
3    Bob  42    UK

我们有一个包含名字、年龄和国家的DataFrame。

将列应用为大写

在这里，我们将把国家列应用为大写格式。这可以通过使用.str属性和.upper()方法轻松完成，如下所示：

df['国家'] = df['国家'].str.upper()

print(df)

输出：

     名字  年龄    国家
0  Lucas  20   USA
1    Tom  30  CHINA
2   Lily  25  JAPAN
3    Bob  42    UK

如上所示，我们的国家列已被应用为大写格式。

将列应用为小写

同样，我们可以采取相同的方法将列应用为小写格式。这可以通过使用.str属性和.lower()方法完成：

df['国家'] = df['国家'].str.lower()

print(df)

输出：

     名字  年龄    国家
0  Lucas  20   usa
1    Tom  30  china
2   Lily  25  japan
3    Bob  42    uk

我们的国家列现在已被应用为小写格式。

将DataFrame所有列应用为大写或小写

类似地，我们可以将整个DataFrame应用为大写或小写格式。这需要使用.apply()函数和str属性加上适当的方法。 这里是一个例子，在这个例子中，我们将DataFrame列应用为小写：

df = df.apply(lambda x: x.str.lower() if x.dtype == "object" else x)

print(df)

输出：

     名字  年龄    国家
0  lucas  20   usa
1    tom  30  china
2   lily  25  japan
3    bob  42    uk

如上所示，我们的整个DataFrame现在都被应用为小写格式。

结论

在本教程中，我们学习了如何在Python中使用Pandas DataFrame将列应用为大写。我们使用了Pandas的.str属性和.upper()方法，将列转换为大写格式。我们还学习了如何将DataFrame的整个列应用为大写或小写格式。这是一个极其有用的技巧，当我们需要在数据分析中使用数据时，可以更好地对数据进行清理和调整。