#update the column namedata.rename(columns={'Fruit':'Fruit Name'}) 而已。 如上图所示简单。 大家甚至可以一次更新多个列名。 为此,我们必须在大括号下添加以逗号分隔的其他列名。 #multile column updatedata.rename(columns={'Fruit':'Fruit Name','Colour':'Color','Price':'Cost'}) 就像这样,我们可以...
Pandas DataFrame column values can be converted to lowercase using thestr.lower()function. This is a function from Series hence you can easily apply this function to a specific column. This syntax converts specified column values fromuppercasetolowercase. Here we convert the column values and as...
str.lower() & str.upper()这两个函数用于将字符串中的所有字符转换为小写或大写。它有助于标准化DataFrame列中字符串的情况。# Rename column names to lowercasedf.columns = df.columns.str.lower()# Rename values in Customer Fname column to uppercasedf["Customer Fname"] = df["Customer Fname"]...
# Rename column names to lowercase df.columns = df.columns.str.lower() # Rename values in Customer Fname column to uppercase df["Customer Fname"] = df["Customer Fname"].str.upper() str.strip() 函数用于删除字符串值开头或结尾可能出现的任何额外空格。 # In Customer Segment column, convert...
str.lower() & str.upper()这两个函数用于将字符串中的所有字符转换为小写或大写。它有助于标准化DataFrame列中字符串的情况。 # Rename column names to lowercase df.columns = df.columns.str.lower() # Rename values in Customer Fname column to uppercase df["Customer Fname"] = df["Customer Fna...
lower() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Rename values in Customer Fname column to uppercase df["Customer Fname"] = df["Customer Fname"].str.upper() str.strip()函数用于删除字符串值开头或结尾可能出现的任何额外空格。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
lower() Out[35]: Index([' column a ', ' column b '], dtype='object') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [32]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), ...: columns=[' Column A ', ' Column B '], index=range(3)) ...: In [33]: df Out[33]: ...
#update the column namedata.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name'}) 而已。 如上图所示简单。 大家甚至可以一次更新多个列名。 为此,我们必须在大括号下添加以逗号分隔的其他列名。 #multile column updatedata.rename(columns = {'Fruit':'Fruit Name','Colour':'Color','Price':'Cost'}) ...
lower()Out[35]: Index([' column a ', ' column b '], dtype='object') In [32]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), ...: columns=[' Column A ', ' Column B '], index=range(3)) ...: In [33]: dfOut[33]: Column A Column B 0 0.469112 -0.2828631 -1.509059 -1.1...
str.lower() Out[35]: Index([' column a ', ' column b '], dtype='object') 然后可以使用这些字符串方法根据需要清理列。在这里,我们删除前导和尾随空格,将所有名称转换为小写,并用下划线替换任何剩余的空格: In [36]: df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(" ", "_...