我目前正在嘗試使用文本數(shù)據(jù)，我在這方面相對較新。我正在嘗試使用的列是 cast 列，如下所示：0 [Sam Worthington, Zoe Saldana, Sigourney Weave...1 [Johnny Depp, Orlando Bloom, Keira Knightley, ...2 [Daniel Craig, Christoph Waltz, Léa Seydoux, R...3 [Christian Bale, Michael Caine, Gary Oldman, A...4 [Taylor Kitsch, Lynn Collins, Samantha Morton,...Name: cast, dtype: object 我想要的是降低所有大寫字母。但是，當我嘗試這樣做時，它會將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為 NaN 值。這是我所做的簡單的事情：data.cast=data.cast.str.lower()這是輸出：0 NaN1 NaN2 NaN3 NaN4 NaN5 NaN6 NaN7 NaN8 NaN9 NaN10 NaN11 NaN12 NaN13 NaN14 NaN15 NaN16 NaN17 NaN18 NaN19 NaN20 NaN21 NaN22 NaN23 NaN24 NaN25 NaN26 NaN27 NaN28 NaN29 NaN ..誰能幫助我了解我做錯了什么以及如何解決它？感謝您的時間！??！
2 回答
森林海
TA貢獻2011條經(jīng)驗 獲得超2個贊
您嘗試使用字符串方法轉(zhuǎn)換包含列表的列。所以你需要創(chuàng)建一個簡單的函數(shù)，例如：
def lower(l):
return [x.lower() for x in l]
并使用地圖刪除大寫：
data = pd.DataFrame([{'col':['Titi','Toto','Tutu']},{'col':['Tata','Toto','Tutu']}])
data.col = data.col.map(lower)
data
結(jié)果是：
col
0 [titi, toto, tutu]
1 [tata, toto, tutu]
LEATH
TA貢獻1936條經(jīng)驗 獲得超7個贊
簡單的方法是使用 listcomp 和map str.lower每個列表：
s[:] = [list(map(str.lower, x)) for x in s]
Out[915]:
0 [ zoe saldana, sigourney weave, sam worthington]
1 [ orlando bloom, johnny depp, keira knightley]
2 [daniel craig, christoph waltz, léa seydoux]
3 [ michael caine, gary oldman, christian bale]
4 [ samantha morton, taylor kitsch, lynn collins]
dtype: object
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