用于大写列的 lambda 代码不起作用答案

【问题标题】：lambda code to capitalize column not working用于大写列的 lambda 代码不起作用
【发布时间】：2018-03-23 11:11:21
【问题描述】：

当我执行下面的Python 3.4.4 代码以大写 ident 列下的值时，我没有收到任何错误，但我的输出没有大写。需要帮助找出问题。

import pandas as pd
import numpy as np
#Create a dataframe

data = {'ident': ['Jack', 'Mary', 'Teresa', 'James', 'Anna'], 
        'year': [2001, 2002, 2003, 2004, 2007], 
        'reports': [67, 5, 36, 9, 14],
        'scope': [17, 102, 57, 49, 77]
        }
df = pd.DataFrame(data, index = ['Bahia', 'Pico', 'Santa Fe', 'Maine', 
'Zuma'])
#Create a capitalizer function
capitalize = lambda x: x.upper()

#Create a capitalizing function over the column 'ident'

df['ident'].apply(capitalize)
print (df)

【问题讨论】：

顺便说一句。这不能回答你的问题。下面就回答了。但是，您不需要单独的lambda。你可以这样做，df['ident'].apply(str.upper)。您未能重新分配该列。请参阅下面的答案。
认为 Python 应该有一个规范的问答，上面写着 - 请分配回结果。
@Divakar 我们已经看到了很多问题......当他们替换、应用、附加......

标签： python-3.x pandas numpy lambda

【解决方案1】：

如果你真的想使用 lambda 来大写特定的列，你可以使用这个代码：

 df = df.apply(lambda x: x.str.upper() if x.name in ['column1'] else x)

或将此代码用于多个特定列：

df = df.apply(lambda x: x.str.upper() if x.name in ['column1','column2','column3'] else x)

【讨论】：

【解决方案2】：

对数据框的更改不会直接保存回来。替换

df['ident'].apply(capitalize)

与

df['ident'] = df['ident'].apply(capitalize)

它会起作用的。

所以完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
#Create a dataframe

data = {'ident': ['Jack', 'Mary', 'Teresa', 'James', 'Anna'],
        'year': [2001, 2002, 2003, 2004, 2007],
        'reports': [67, 5, 36, 9, 14],
        'scope': [17, 102, 57, 49, 77]
        }
df = pd.DataFrame(data, index = ['Bahia', 'Pico', 'Santa Fe', 'Maine','Zuma'])
#Create a capitalizer function
capitalize = lambda x: x.upper()

#Create a capitalizing function over the column 'ident'

df['ident'] = df['ident'].apply(capitalize)
print (df)

或者做得更好（恕我直言）df.ident=df.ident.str.upper()

【讨论】：

您正在将整个数据框更改为系列标识
查看编辑：我之前忘了给 ident 地址。对不起

【解决方案3】：

df.ident=df.ident.str.upper()
df
Out[1101]: 
           ident  reports  scope  year
Bahia       JACK       67     17  2001
Pico        MARY        5    102  2002
Santa Fe  TERESA       36     57  2003
Maine      JAMES        9     49  2004
Zuma        ANNA       14     77  2007

【讨论】：

【解决方案4】：

您需要将结果分配回 df['ident']

df['ident'] = df['ident'].apply(capitalize)

虽然我会简单地使用

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

【讨论】：