Панды: как изменить все значения столбца?

Question 1

У меня есть фрейм данных с названным столбцом, "Date"и я хочу, чтобы все значения из этого столбца имели одинаковое значение (только год). Пример:

City     Date
Paris    01/04/2004
Lisbon   01/09/2004
Madrid   2004
Pekin    31/2004

Я хочу:

City     Date
Paris    2004
Lisbon   2004
Madrid   2004
Pekin    2004

Вот мой код:

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'])

Бывает, что в моих DataFrames, например, вызываемые fr['1961']значения Date_of_incorporationмогут быть любыми (строки, целые числа и т. Д.), Поэтому, может быть, было бы лучше полностью стереть этот столбец, а затем прикрепить другой столбец только с годом к DataFrames?

Question 2

Как указывает @DSM, вы можете сделать это напрямую, используя методы векторизованных строк :

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

Или с помощью extract (при условии, что где-то в каждой строке есть только один набор цифр длиной 4):

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

Альтернативным немного более гибким способом может быть использование apply(или что- mapто подобное) для этого:

df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: int(str(x)[-4:]))
             #  converts the last 4 characters of the string to an integer

Лямбда-функция принимает входные данные из Dateи преобразует их в год.
Вы могли бы (и, возможно, должны) написать это более подробно как:

def convert_to_year(date_in_some_format);
    date_as_string = str(date_in_some_format)
    year_as_string = date_in_some_format[-4:] # last four characters
    return int(year_as_string)

df['Date'] = df['Date'].apply(convert_to_year)

Возможно, «Год» - лучшее название для этой колонки ...

Question 3

Вы можете выполнить преобразование столбца, используя apply

Определите чистую функцию для удаления доллара и запятых и преобразования ваших данных в плавающие.

def clean(x):
    x = x.replace("$", "").replace(",", "").replace(" ", "")
    return float(x)

Затем назовите его в своем столбце вот так.

data['Revenue'] = data['Revenue'].apply(clean)

Question 4

Или, если вы хотите использовать lambdaфункцию в applyфункции:

data['Revenue']=data['Revenue'].apply(lambda x:float(x.replace("$","").replace(",", "").replace(" ", "")))