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我有一个数据框，其中有一列名为"Date"，并希望该列中的所有值都具有相同的值（仅限年份）。例子：

City     Date
Paris    01/04/2004
Lisbon   01/09/2004
Madrid   2004
Pekin    31/2004

我想要的是：

City     Date
Paris    2004
Lisbon   2004
Madrid   2004
Pekin    2004

这是我的代码：

fr61_70xls = pd.ExcelFile('AMADEUS FRANCE 1961-1970.xlsx')

#Here we import the individual sheets and clean the sheets    
years=(['1961','1962','1963','1964','1965','1966','1967','1968','1969','1970'])

fr={}

header=(['City','Country','NACE','Cons','Last_year','Op_Rev_EUR_Last_avail_yr','BvD_Indep_Indic','GUO_Name','Legal_status','Date_of_incorporation','Legal_status_date'])

for year in years:
    # save every sheet in variable fr['1961'], fr['1962'] and so on
    fr[year]=fr61_70xls.parse(year,header=0,parse_cols=10)
    fr[year].columns=header
    # drop the entire Legal status date column
    fr[year]=fr[year].drop(['Legal_status_date','Date_of_incorporation'],axis=1)
    # drop every row where GUO Name is empty
    fr[year]=fr[year].dropna(axis=0,how='all',subset=[['GUO_Name']])
    fr[year]=fr[year].set_index(['GUO_Name','Date_of_incorporation'])

碰巧在我的 DataFrames 中，例如调用fr['1961']的值Date_of_incorporation可以是任何东西（字符串、整数等），所以最好完全删除这一列，然后将另一列仅包含年份附加到 DataFrames？

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3 回答 3

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正如@DSM 指出的那样，您可以使用矢量化字符串方法更直接地执行此操作：

df['Date'].str[-4:].astype(int)

或者使用提取（假设每个字符串的某处只有一组长度为 4 的数字）：

df['Date'].str.extract('(?P<year>\d{4})').astype(int)

另一种更灵活的方法可能是使用apply（或等效map地）执行此操作：

df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: int(str(x)[-4:]))
             #  converts the last 4 characters of the string to an integer

lambda 函数从 中获取输入Date并将其转换为年份。
您可以（也许应该）将其写得更详细：

def convert_to_year(date_in_some_format):
    date_as_string = str(date_in_some_format)  # cast to string
    year_as_string = date_in_some_format[-4:] # last four characters
    return int(year_as_string)

df['Date'] = df['Date'].apply(convert_to_year)

也许“年”是这个专栏更好的名字......

于 2012-09-26T15:20:01.467 回答
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您可以使用进行列转换apply

定义一个干净的函数来删除美元和逗号并将您的数据转换为浮点数。

def clean(x):
    x = x.replace("$", "").replace(",", "").replace(" ", "")
    return float(x)

接下来，像这样在您的列上调用它。

data['Revenue'] = data['Revenue'].apply(clean)
于 2018-02-11T21:52:31.013 回答
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或者，如果想在lambda函数中使用apply函数：

data['Revenue']=data['Revenue'].apply(lambda x:float(x.replace("$","").replace(",", "").replace(" ", "")))
于 2018-10-21T07:25:36.107 回答