如何将字符串方法应用于数据帧的多个列

发布时间：2020-12-20 11:07:06 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个包含多个字符串列的数据框.我想使用一个对数据帧的多个列上的系列有效的字符串方法.这样的事情是我希望的： df = pd.DataFrame({'A': ['123f','456f'],'B': ['789f','901f']})dfOut[15]: A B0 123f 789f1 456f 901fdf = df.str.rstrip('f')dfOut[16]

我有一个包含多个字符串列的数据框.我想使用一个对数据帧的多个列上的系列有效的字符串方法.这样的事情是我希望的：

df = pd.DataFrame({'A': ['123f','456f'],'B': ['789f','901f']})
df

Out[15]: 
      A     B
0  123f  789f
1  456f  901f

df = df.str.rstrip('f')
df
Out[16]: 
     A    B
0  123  789
1  456  901

显然,这不起作用,因为str操作仅对pandas Series对象有效.这样做的适当/最大熊猫方法是什么？

解决方法

功能 rstrip与系列配合使用可以使用 apply：

df = df.apply(lambda x: x.str.rstrip('f'))

或者在stack和unstack之间创建系列：

df = df.stack().str.rstrip('f').unstack()

或者使用applymap：

df = df.applymap(lambda x: x.rstrip('f'))

最后如果需要将函数应用于某些列：

#add columns to lists
cols = ['A']
df[cols] = df[cols].apply(lambda x: x.str.rstrip('f'))
df[cols] = df[cols].stack().str.rstrip('f').unstack()
df[cols] = df[cols].stack().str.rstrip('f').unstack()

（编辑：李大同）

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