我有20多列需要运行以下规则:
df['LAND1'] = df['LAND1'].str.replace('\W+', '')
df['LAND1'] = df['LAND1'].str.lower().astype(str)
df['SEA1'] = df['SEA1'].str.replace('\W+', '')
df['SEA1'] = df['SEA1'].str.lower().astype(str)
df['OCEAN1'] = df['OCEAN1'].str.replace('\W+', '')
df['OCEAN1'] = df['OCEAN1'].str.lower().astype(str)
df['CITY1'] = df['CITY1'].str.replace('\W+', '')
df['CITY1'] = df['CITY1'].str.lower().astype(str)
不同列的更多相同类型的代码如何最小化代码。这样我就可以写更少的代码了。你知道吗
您可以创建一个列名列表,然后遍历它们并为它们应用您的逻辑。示例-
演示-
我希望df是
dictionary
如果对你有帮助就告诉我
DataFrame.apply
和DataFrame.applymap
也可以压缩代码:然后:
例如,可以通过
selection=['A','D']; df[selection]=df[selection].apply(....)
来影响和限制某些列。你知道吗相关问题 更多 >
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