Python 2.7 将pandas系列中的字符串转换为小写时出现问题

我能够在数据帧中使用带有map的lambda函数（lambda x:x.lower（））来实现这一点。我尝试在pd.series.apply（）中使用lambda函数，但没有成功。另外，当我尝试用类似于series['A']的东西来隔离串联的列时，它是否应该返回索引（尽管我认为这是有意义的），因为我得到了一个浮点错误，即使我想要应用lower方法的值是字符串。任何帮助都将不胜感激。

您可以使用，其中包括：

In [11]: df = pd.DataFrame([['A', 'B'], ['C', 4]], columns=['X', 'Y'])

In [12]: df
Out[12]: 
   X  Y
0  A  B
1  C  4

In [13]: df.X.str.lower()
Out[13]: 
0    a
1    c
Name: X, dtype: object

In [14]: df.Y.str.lower()
Out[14]: 
0      b
1    NaN
Name: Y, dtype: object

---

我不确定您在整个数据帧中尝试了什么，可能是

df.applymap（lambda x:x.lower（），如果是instance（x，basestring）else x）

（注意：这不是很有效）。谢谢。这比我用的更简洁。我想我还发现了另一个问题。我正在用pd.read\u csv阅读csv。有间隙，读取时用nan填充，nan是浮点数而不是字符串，所以我想这就是我出错的原因。@user2592989 nan是整个pandas中使用的缺失数据的占位符（这是一个浮点数，因此可以解释）

df.apply（lambda x:x.str.lower（））

将在所有列上执行此操作