在pandas中,可以使用str.upper()
方法将一列转换为大写,并使用df.drop()
方法删除原始列,返回包含所有其他列的新数据框。
下面是一个完整的示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将Name列转换为大写,并删除原始列
df['Name'] = df['Name'].str.upper()
df = df.drop('Name', axis=1)
# 打印结果
print(df)
输出结果为:
Age City
0 25 New York
1 30 Paris
2 35 London
在这个例子中,我们使用str.upper()
方法将Name
列中的所有值转换为大写,并使用df.drop()
方法删除了原始的Name
列。最后,我们打印出了包含所有其他列的新数据框。
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时需要根据具体的数据框和列名进行相应的修改。
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