# Rename values in Customer Fname column to uppercasedf["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 names to lowercase and remove leading/trailing spacesdf['Customer Segment'] =...
如果使用 pip,可选的 pandas 依赖项可以作为可选额外项(例如pandas[performance, aws])安装或在文件中管理(例如 requirements.txt 或 pyproject.toml)。所有可选依赖项都可以通过pandas[all]安装,特定的依赖项集在下面的各节中列出。 性能依赖项(推荐) 注意 鼓励您安装这些库,因为它们提供了速度改进,特别是在处理...
# 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 # In Customer Segment column, convert names to lowercase and...
# 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 names to lowercase and remove leading/trailing spaces df['Customer Segment'...
In [22]: s.str.isdigit() Out[22]: 0 False 1 <NA> 2 False dtype: boolean In [23]: s.str.match("a") Out[23]: 0 True 1 <NA> 2 False dtype: boolean 一些字符串方法,比如Series.str.decode()在StringArray上不可用,因为StringArray只保存字符串,而不是字节。 在比较操作中,arrays.Stri...
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(" ", "_...
to lowercase, you can use themap()function. To achieve this, you pass thestr.lower()function into themap()function and then call the specified column of the DataFrame. The syntaxdf['Courses']=df['Courses'].map(str.lower)effectively converts uppercase values in the column to lowercase. ...
# 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 names to lowercase and remove leading/trailing spaces df['Customer Segm...
# Replace missing values in Order Quantity column with the mean of Order Quantities df['Order Quantity'].fillna(df["Order Quantity"].mean, inplace=True) 检查重复行 duplicate() 方法可以查看重复的行。 # Check duplicate rows df.duplicated() ...
# Check for missing values in the dataframe df.isnull() # Check the number of missing values in the dataframe df.isnull().sum().sort_values(ascending=False) 1. 2. 3. 4. 5. # Check for missing values in the 'Customer Zipcode' column ...