Python 如何在dataframe中读取json并将一列值更改为大写并保存json文件

我正在尝试将json文件读入数据帧。然后，我尝试将整列值转换为大写。 代码如下：

data = pd.read_json('demo1.json') 
print(data)
print(data[column].str.upper())
print(data)

          CITY FIRST_NAME  ID LAST_NAME          SSN
0      Waymill  Albertine   1       Jan  515-72-7353
1  Spellbridge   Maryetta   2      Hoyt  515-72-7354
2    Stoneland     Dustin   3    Divina  515-72-7355
3      Fayview      Jenna   4     Sofia  515-72-7356


0        WAYMILL
1    SPELLBRIDGE
2      STONELAND
3        FAYVIEW


Name: CITY, dtype: object
          CITY FIRST_NAME  ID LAST_NAME          SSN
0      Waymill  Albertine   1       Jan  515-72-7353
1  Spellbridge   Maryetta   2      Hoyt  515-72-7354
2    Stoneland     Dustin   3    Divina  515-72-7355
3      Fayview      Jenna   4     Sofia  515-72-7356

输出如下：

data = pd.read_json('demo1.json') 
print(data)
print(data[column].str.upper())
print(data)

          CITY FIRST_NAME  ID LAST_NAME          SSN
0      Waymill  Albertine   1       Jan  515-72-7353
1  Spellbridge   Maryetta   2      Hoyt  515-72-7354
2    Stoneland     Dustin   3    Divina  515-72-7355
3      Fayview      Jenna   4     Sofia  515-72-7356


0        WAYMILL
1    SPELLBRIDGE
2      STONELAND
3        FAYVIEW


Name: CITY, dtype: object
          CITY FIRST_NAME  ID LAST_NAME          SSN
0      Waymill  Albertine   1       Jan  515-72-7353
1  Spellbridge   Maryetta   2      Hoyt  515-72-7354
2    Stoneland     Dustin   3    Divina  515-72-7355
3      Fayview      Jenna   4     Sofia  515-72-7356

所以，我可以将值打印为大写，但是，整个数据帧没有改变

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需要一些指导。

将

str.upper

函数的返回输出分配给具有相同名称的列以覆盖值，或分配给新名称以附加由大写值填充的新列：

data['CITY'] = data['CITY'].str.upper()
print (data)
          CITY FIRST_NAME  ID LAST_NAME          SSN
0      WAYMILL  Albertine   1       Jan  515-72-7353
1  SPELLBRIDGE   Maryetta   2      Hoyt  515-72-7354
2    STONELAND     Dustin   3    Divina  515-72-7355
3      FAYVIEW      Jenna   4     Sofia  515-72-7356

---

编辑：

如果需要

CITY

列到数据帧的末尾，列用于提取，然后分配给相同的列名：

df['CITY'] = df.pop('CITY').str.upper()
print (df)
  FIRST_NAME  ID LAST_NAME          SSN         CITY
0  Albertine   1       Jan  515-72-7353      WAYMILL
1   Maryetta   2      Hoyt  515-72-7354  SPELLBRIDGE
2     Dustin   3    Divina  515-72-7355    STONELAND
3      Jenna   4     Sofia  515-72-7356      FAYVIEW

---

如果您需要创建一个新列（如您所述）并将其转换为大写，请尝试以下操作

DataFrame.assign（）

+

str.upper（）

如果您只想拥有

新城市

并删除旧城市，即

城市

，则可以尝试

df = df.assign(NEW_CITY=data['CITY'].str.upper()).drop(columns=['CITY'])

使用

df.rename（）

---

请查看我的输出结果。。使用您的代码，列正在更改，但整个数据帧没有更新。@DebrajDas-从示例数据中添加了输出，对我来说效果很好。那么如何用新列替换旧列。。例如，如何用新城市替换城市？@DebrajDas-用@DebrajDas添加了更简单的解决方案-您可以传递新的订单，如list-

df=df[['ID'，'FIRST\u NAME'，'LAST\u NAME'，'CITY'，'SSN']

df.rename(columns={'NEW_CITY':'CITY'}, inplace=True)