Python Pandas Series.str.swapcase()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas 提供了一种交换系列中每个字符串大小写的方法。这意味着在每个字符串中，小写字符将转换为大写，大写字符将转换为小写。每次调用.str时都必须加上前缀，以区别于Python的默认函数，否则会产生错误。

此方法与 Pandas 中的str.upper()和str.lower()相似。

用法：Series.str.swapcase()

返回类型：系列与每个字符的交换 shell

要下载代码中使用的CSV，请点击此处。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球员的数据。可以看出， DataFrame 中的文本大多是驼峰式的。在以下示例中，将使用str.swapcase()方法来互换文本的大小写。进行任何操作之前的数据帧图像如下所示：

范例1：

在此示例中，使用dropna()方法删除了空行(尽管str.swapcase()不会为空值抛出错误，但是为避免错误，删除它们是一个很好的做法)。

之后，已使用.swapcase()方法交换“团队”中“文本”的大小写，并且“团队”列本身中的结果被覆盖。之后，将显示“数据”框以查看在“团队”列的文本框中进行的更改。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame csv at url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# removing null values to avoid errors  
data.dropna(how ='all', inplace = True) 
  
# using swapcase() to interchange case 
data["Team"] = data["Team"].str.swapcase() 
  
# display 
data

输出：
如输出图像所示，“团队”列中的文本大小写已互换。

范例2：

在此示例中，将复制“名称”列。之后，在其上两次应用str.swapcase()，并与原始Series进行比较，以检查其是否相同。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame csv at url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# removing null values to avoid errors 
data.dropna(how ='all', inplace = True) 
  
# making copy of series 
new = data["Team"].copy() 
  
# using swapcase() twice to interchange case 
data["Team"] = data["Team"].str.swapcase().str.swapcase() 
  
# creating a filter 
filter = new == data["Team"] 
  
# displaying values only where text at new == data["Team"] 
data.where(filter)

输出：
如输出图像所示，当以.where()方法通过过滤器时，将返回整个数据帧。这意味着在执行两次str.swapcase()之后，字符串将变为操作之前的样子。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.str.swapcase()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。