Python Pandas Series.str.lower(), upper() 和 title()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Python 有一些内置的方法可以将字符串转换为小写、大写或Camel大小写。但是这些方法对列表和其他多字符串对象不起作用。Pandas 是一个用于数据分析的库，它提供了单独的方法来将一个系列中的所有值转换为各自的文本大小写。由于小写、大写和标题也是Python的关键字，所以在Pandas系列上调用这些函数之前，必须要有.str的前缀。
语法:

Series.str.lower()
Series.str.upper()
Series.str.title()

参数： 不接受任何参数

返回类型： 带有新值的系列

在下面的例子中，所使用的数据框包含一些雇员的数据。下面是数据框在任何操作之前的图像。

例子 #1: 在一个系列上使用.lower()函数

在这个例子中，.lower()函数被名字列调用，因此，名字列中的所有值都将被转换为小写。

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
  
# converting and overwriting values in column
data["First Name"]= data["First Name"].str.lower()
  
# display
data

输出:
如数据框的输出图像所示，名字列中的所有数值都被转换为小写。

例子#2：在一个系列上使用.upper()

在这个例子中，.upper()函数被Team列调用，因此Team列中的所有值都将被转换为大写。

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
  
# converting and overwriting values in column
data["Team"]= data["Team"].str.upper()
  
# display
data

输出:
如数据框的输出图像所示，团队一栏中的所有数值都被转换为大写。

例子 #3: 在一个系列上使用.title()

在这个例子中，.title()函数被Team列调用，因此，into列中的所有值将被转换为Camel大小写。由于Team列中的值已经是Camel大小写，它已经被转换为大写，然后再次转换为Camel大小写，以验证.title()方法的功能。

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
  
# converting and overwriting values in column
data["Team"]= data["Team"].str.upper().str.title()
  
# display
data

输出:
如数据框的输出图像所示，团队一栏中的所有数值都被转换为Camel大小写。