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パンダ：列のすべての値を変更する方法は？

"Date"という列を持つデータフレームがあり、この列のすべての値が同じ値（年のみ）を持つようにします。例：

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

私が欲しいのは：

City     Date
Paris    2004
Lisbon   2004
Madrid   2004
Pekin    2004

ここに私のコードがあります：

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'])

たとえば、fr['1961']と呼ばれるDataFramesでは、Date_of_incorporationの値は何でもかまいません（文字列、整数など）。したがって、これを完全に消去することをお勧めします。列を作成し、年のみを含む別の列をDataFramesに追加しますか？

pythondatabasepandas
65
brodrigues

@DSMが指摘しているように、 ベクトル化された文字列メソッド を使用して、これをより直接行うことができます。

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

または、extractを使用します（各文字列のどこかに長さ4の数字のセットが1つしかないと仮定）：

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

もう少し柔軟な方法として、 apply （または同等に map ）を使用してこれを行うこともできます。

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

ラムダ関数は、Dateから入力を取得し、それを年に変換しています。
次のように、これをより冗長に書くことができます（おそらくそうすべきです）。

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

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

おそらく「Year」がこの列のより良い名前です...

98
Andy Hayden

applyを使用して列変換を行うことができます

クリーン関数を定義して、ドルとコンマを削除し、データを浮動小数点に変換します。

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

次に、このように列で呼び出します。

data['Revenue'] = data['Revenue'].apply(clean)
16
nim94

または、lambda関数でapply関数を使用する場合：

data['Revenue']=data['Revenue'].apply(lambda x:float(x.replace("$","").replace(",", "").replace(" ", "")))
2
Tanmay