如何将字符串方法应用于数据框的多列答案

【问题标题】：How to apply string methods to multiple columns of a dataframe如何将字符串方法应用于数据框的多列
【发布时间】：2019-02-05 12:27:35
【问题描述】：

我有一个包含多个字符串列的数据框。我想使用对数据框多列上的系列有效的字符串方法。像这样的东西是我想要的：

df = pd.DataFrame({'A': ['123f', '456f'], 'B': ['789f', '901f']})
df

Out[15]: 
      A     B
0  123f  789f
1  456f  901f

df = df.str.rstrip('f')
df
Out[16]: 
     A    B
0  123  789
1  456  901

显然，这不起作用，因为 str 操作仅对 pandas Series 对象有效。执行此操作的合适/最适合熊猫的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python string pandas

【解决方案1】：

函数rstrip 与Series 一起使用，因此可以使用apply：

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

或由stack 和最后一个unstack 创建Series：

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

或者使用applymap:

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

如果需要，最后将函数应用于某些列：

#add columns to lists
cols = ['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()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用replace 和regex=True 来模仿rstrip 的行为，它可以应用于整个DataFrame：

df.replace(r'f$', '', regex=True)

     A    B
0  123  789
1  456  901

由于rstrip 需要一个字符序列来剥离，您可以轻松地扩展它：

df.replace(r'[abc]+$', '', regex=True)

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用字典理解并提供给pd.DataFrame 构造函数：

res = pd.DataFrame({col: [x.rstrip('f') for x in df[col]] for col in df})

目前，Pandas str 方法效率低下。正则表达式效率更低，但更容易扩展。与往常一样，您应该使用数据进行测试。

# Benchmarking on Python 3.6.0, Pandas 0.19.2

def jez1(df):
    return df.apply(lambda x: x.str.rstrip('f'))

def jez2(df):
    return df.applymap(lambda x: x.rstrip('f'))

def jpp(df):
    return pd.DataFrame({col: [x.rstrip('f') for x in df[col]] for col in df})

def user3483203(df):
    return df.replace(r'f$', '', regex=True)

df = pd.concat([df]*10000)

%timeit jez1(df)         # 33.1 ms per loop
%timeit jez2(df)         # 29.9 ms per loop
%timeit jpp(df)          # 13.2 ms per loop
%timeit user3483203(df)  # 42.9 ms per loop

【讨论】：