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という列を持つデータ フレームがあり、"Date"この列のすべての値を同じ値 (年のみ) にしたい。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

これが私のコードです：

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、私の DataFrames ではfr['1961']、値Date_of_incorporationが何でも (文字列、整数など) になる可能性があるため、この列を完全に消去してから、年だけの別の列を DataFrames に添付するのが最善ではないでしょうか?

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@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、これをより直接的に行うことができます。

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

または、抽出を使用します (各文字列のどこかに長さ 4 の数字のセットが 1 つだけあると仮定します):

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

もう少し柔軟な代替方法は、これを行うためにapply(または同等にmap) を使用することです。

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 から入力を受け取り、Dateそれを年に変換します。
これをより冗長に次のように書くことができます (そして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)  # 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)

おそらく、この列には「年」の方が適切な名前です...

于 2012-09-26T15:20:01.467 に答える
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または、lambda関数内でapply関数を使用する場合:

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