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下面是有关将大写字母应用于Pandas数据框架中某一列的攻略。

步骤一：导入必要的Python库

在使用Pandas之前，需要先导入必要的Python库，包括Pandas、Numpy和re。

import pandas as pd
import numpy as np
import re

步骤二：创建DataFrame

为了说明如何将大写字母应用于Pandas数据框架中某一列，我们需要先创建一个DataFrame。在这个示例中，我们将使用以下代码创建一个DataFrame：

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Judy'], 
        'age': [25, 30, 20, 35],
        'country': ['USA', 'UK', 'Japan', 'China']}
df = pd.DataFrame(data)

运行这段代码，将得到如下DataFrame：

步骤三：应用大写字母

在这个示例中，我们将使用re模块中的sub函数来应用大写字母，并将结果存储在新的一列中。以下是代码和注释：

# 创建一个名为'country_upper'的新列，并将它的值设置为'country'列中的文本全部大写
df['country_upper'] = df['country'].apply(lambda x: re.sub("[^A-Za-z]+", '', x).upper() if pd.notna(x) else x)

# 运行这段代码，将得到如下DataFrame：
|    | name   | age   | country | country_upper |
|---:|:-------|:------|:--------|:--------------|
|  0 | Tom    | 25    | USA     | USA            |
|  1 | Jerry  | 30    | UK      | UK             |
|  2 | Mike   | 20    | Japan   | JAPAN          |
|  3 | Judy   | 35    | China   | CHINA          |

在上面的代码中，我们首先创建了一个名为’country_upper’的新列，然后使用apply函数来对’country’列中的文本进行操作。在这里，我们使用了正则表达式去掉非字母字符，并将结果转换为大写。如果’country’列中存在缺失值，则将新列中的值设置为缺失值。

以上是应用大写字母到Pandas数据框架中某一列的完整攻略，希望能对你有所帮助。