Borrar datos de cadena en el marco de datos de Pandas especificado

Supongamos que estamos tratando con datos de un sitio de comercio electrónico. Los nombres de los productos no están en el formato correcto. Formatee los datos correctamente para que no haya espacios iniciales ni finales, y las primeras letras de todos los productos estén en mayúsculas.

Solución #1: En muchos casos, nos enfrentamos a una situación en la que necesita escribir su propia función personalizada adecuada para la tarea en cuestión.

# import pandas as pd

importar pandas como pd

# Crear marco de datos

df = pd.DataFrame ({ `Date` : [< /código> `2/10/2011` , ` 2/11/2011` , `2/12/2011` , < codigo c lass="string">` 13/2/2011` ],

`Producto` : [ `UMbreLla` , ` maTress` , `BaDmintoN` , `Lanzadera` ],

` Precio_Actualizado` : [ 1250 , 1450 , 1550 , 400 ],

` Descuento` : [ 10 , 8 , 15 , 10 ]})

# Imprime el marco de datos

print (df)

Salida:

Ahora escribiremos nuestra propia función personalizada para resolver este problema.

def Format_data (df):

# iterar sobre todas las líneas

para i en rango (df.forma [ 0 ]):

# reasignar los valores ‚Äã‚Äãa la columna del producto

# primero eliminar los espacios usando la función strip()

# luego capitalizamos con la función capitalize()

df. iat [i, 1 ] = df.iat [i, 1 ]. banda (). mayúsculas ( )

# Vamos a llamar a la función
Format_data (df )

# Imprime el marco de datos

print (df)

Salida:

Solución n.° 2: Ahora veremos un enfoque mejor y más eficiente utilizando Pandas función DataFrame.apply () .

# importar pandas como pd importar pandas como pd # Crear marco de datos df = pd.DataFrame ( {` ` Fecha` : [ < clase de código = "cadena"> `2/10/2011` , `2/11/2011` , `2/12/2011` , ` 2/13/2011` ], `Producto` : [ `UMbreLla` , ` maTress` , `BaDmintoN` , `Lanzadera` ], `Precio_actualizado` : [ 1250 , 1450 , 1550 , 400 ], `Descuento` : [ 10 , 8 , 15 , 10 ]}) # Imprimir el marco de datos imprimir (df) Salida: Usemos DataFrame.apply () Pandas DataFrame.apply () para dar formato a los nombres de productos en el formato deseado. Dentro de la función Pandas DataFrame.apply () , usaremos una función lambda. # Usando el df.apply () función en una columna producto df [ `Producto` ] = df [ `Producto ` ]. aplicar ( lambda x: x.strip (). mayúsculas ()) # Imprime el marco de datos imprimir (df) Salida : Shop Learn programming in R: courses $ Best Python online courses for 2022 $ Best laptop for Fortnite $ Best laptop for Excel $ Best laptop for Solidworks $ Best laptop for Roblox $ Best computer for crypto mining $ Best laptop for Sims 4 $ Latest questions NUMPYNUMPY psycopg2: insert multiple rows with one query 12 answers NUMPYNUMPY How to convert Nonetype to int or string? 12 answers NUMPYNUMPY How to specify multiple return types using type-hints 12 answers NUMPYNUMPY Javascript Error: IPython is not defined in JupyterLab 12 answers All questions News 15/08/2022 Microsoft paid $13.7M to 335 white hat hackers for discovered vulnerabilities 15/08/2022 New GPUs from Intel Xe and Arc will not support DirectX 9 15/08/2022 Meta will start testing automatic end-to-end encryption in Messenger in the coming weeks Wiki __del__ Python OpenCV | cv2.putText () method __del__ numpy.arctan2 () in Python __del__ Python | os.path.realpath () method around Python OpenCV | cv2.circle () method cvtcolor Python OpenCV cv2.cvtColor () method Python functions Python - Move item to the end of the list Counters time.perf_counter () function in Python __dict__ Check if one list is a subset of another in Python __del__ Python os.path.join () method