如何将字符串方法应用于数据帧的多个列

概述我有一个包含多个字符串列的数据框.我想使用一个对数据帧的多个列上的系列有效的字符串方法.这样的事情是我希望的： df = pd.DataFrame({'A': ['123f', '456f'], 'B': ['789f', '901f']})dfOut[15]: A B0 123f 789f1 456f 901fdf = df.str.rstrip('f 我有一个包含多个字符串列的数据框.我想使用一个对数据帧的多个列上的系列有效的字符串方法.这样的事情是我希望的：

df = pd.DataFrame({'A': ['123f','456f'],'B': ['789f','901f']})dfOut[15]:       A     B0  123f  789f1  456f  901fdf = df.str.rstrip('f')dfOut[16]:      A    B0  123  7891  456  901

显然,这不起作用,因为str *** 作仅对pandas SerIEs对象有效.这样做的适当/最大熊猫方法是什么？

解决方法 功能 rstrip与系列配合使用可以使用 apply：

df = df.apply(lambda x: x.str.rstrip('f'))

或者在stack和unstack之间创建系列：

df = df.stack().str.rstrip('f').unstack()

或者使用applymap：

df = df.applymap(lambda x: x.rstrip('f'))

最后如果需要将函数应用于某些列：

#add columns to Listscols = ['A']df[cols] = df[cols].apply(lambda x: x.str.rstrip('f'))df[cols] = df[cols].stack().str.rstrip('f').unstack()df[cols] = df[cols].stack().str.rstrip('f').unstack()

总结

以上是内存溢出为你收集整理的如何将字符串方法应用于数据帧的多个列全部内容，希望文章能够帮你解决如何将字符串方法应用于数据帧的多个列所遇到的程序开发问题。

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