大写pandas中的字符串列

Question

如何以最简单的方式替换多个版本？

这是我的数据：

No  Device
1   asus
2   Xiaomi
3   xiaomi
4   Asus
5   Samsung

我想成功：

No  Device
1   Asus
2   Xiaomi
3   Xiaomi
4   Asus
5   Samsung

我做的是：

f = {'xiaomi':'Xiaomi', 'asus':'Asus'}
df['Device'] = df['Device'].map(f)

但结果是：

No  Device
1   Asus
2   NaN
3   Xiaomi
4   NaN
5   NaN

Answer 1

为什么不选择str.title？

df['Device'] = df.Device.str.title()  
df

   No   Device
0   1     Asus
1   2   Xiaomi
2   3   Xiaomi
3   4     Asus
4   5  Samsung

这种方式不需要任何映射或字典。

Answer 2

您需要的不是映射，而是replacing即

df['Device'] = df['Device'].replace(f)

0       Asus
1     Xiaomi
2     Xiaomi
3       Asus
4    Samsung
Name: Device, dtype: object

​

Answer 3

如果需要SELECT ID FROM YOUR_TABLE GROUP BY ID HAVING SUM(VALUE='D')>=1 AND SUM(VALUE='B')=0; 和dictionary，请添加fillna或combine_first：

map

或者：

df['Device'] = df['Device'].map(f).fillna(df['Device'])

如果只需要首字母大写，则只使用str.capitalize：

df['Device'] = df['Device'].map(f).combine_first(df['Device'])