pandas
是一个基于NumPy的开源数据分析库,提供了大量的数据操作和数据分析工具,其中pandas.str.upper()
是一个可以将字符串转化为大写的函数,接下来将详细讲解它的作用与使用方法的完整攻略。
作用
pandas.str.upper()
的作用是将指定列中的所有字符串转换为大写,并返回转换后的Series。此函数操作的对象必须为一个Series或DataFrame。
使用方法
1. 引入pandas
库
在使用pandas.str.upper()
函数之前,需要先引入pandas
库。引入方法如下:
import pandas as pd
2. 读取数据
假设我们有一个数据框,里面包含有一个字符串列,我们需要将这个字符串列的所有值转化为大写。读取数据的方法如下:
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Kevin'],
'Age': [25, 19, 23, 18],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'Boston']}
df = pd.DataFrame(data)
3. 使用pandas.str.upper()
函数
接下来我们使用pandas.str.upper()
函数将City
列中的所有字符串转换为大写,代码如下:
df['City'] = df['City'].str.upper()
print(df)
输出结果如下:
Name Age City
0 Tom 25 NEW YORK
1 Jack 19 LOS ANGELES
2 Mary 23 SAN FRANCISCO
3 Kevin 18 BOSTON
4. 示例
我们再看另一个实例,假设我们有一个原始数据框,如下所示:
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Kevin'],
'Age': [25, 19, 23, 18],
'Book': ['Python for Data Analysis', 'Data Mining and Analysis', 'Introduction to Machine Learning', 'Data Visualisation']}
df = pd.DataFrame(data)
现在我们需要将Book
列中的所有字符串转换为大写,代码如下:
df['Book'] = df['Book'].str.upper()
print(df)
输出结果如下:
Name Age Book
0 Tom 25 PYTHON FOR DATA ANALYSIS
1 Jack 19 DATA MINING AND ANALYSIS
2 Mary 23 INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING
3 Kevin 18 DATA VISUALISATION
从输出结果可以看到,Book
列中的所有字符串都被转换为大写。这样我们就可以使用pandas.str.upper()
函数将一个DataFrame中的一个字符串列全部转换为大写。