Question

可能是一个琐碎的问题：我有一个pandas数据框和一个带有dtypes混合的列。我想在列项目上运行各种字符串方法，例如str.upper()，str.lower()，str.capitalize()等。它仅适用于列中的字符串值，但是对于数字值（整数/浮点数），我得到nan。

str.upper()的示例：

output_table.iloc[:,0] = input_table.iloc[:,0].str.upper()

Justtext-> JUSTTEXT
Textwith500number-> TEXTWITH500NUMBER
500->南
-11.6->南

由于数据帧可能变得非常大（> 1m行），所以我想有一个快速例程，可以通过相应的字符串方法转换输入列。我如何保持数字值不变（不返回nan），而仅转换字符串值？类似于熊猫errors='ignore'。

我们非常感谢您的帮助。谢谢！

Answer 1

您可以使用列表理解：

df = pd.DataFrame({'desc': ['apple', "Textwidh500number", 500, -11.6]})

df["desc"] = [i.upper() if isinstance(i, str) else i for i in df["desc"]]

print (df)

                desc
0              APPLE
1  TEXTWIDH500NUMBER
2                500
3              -11.6

Answer 2

我刚刚对pd.to_numeric做过类似的事情，并传递了errors='coerce'和.notnull()。试试这个：

input_table.loc[(pd.to_numeric(input_table['Col_Name'], errors='coerce').notnull()),'Col_Name'].str.upper()

熊猫的str（）方法返回nan值-如何保留数字值？

2 个答案: