Python 如何将lower（）应用于列？

在一个数据框架中，将所有类似文本的列小写的正确方法是什么？我在尝试这种方法

def lowercase(col):
    if isinstance(col, __pandas_object_type__):
        return col.str.lower()
df = df.apply(lowercase)

其中，

\uuuuuu\u对象\u类型\uuuuu

只是一个用于标识对象类型或字符串类型的占位符。我知道，对于日期和时间，这类似于

pd.DatetimeIndex

，但我找不到适合我的案例的正确替代方案

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感谢您的帮助

请尝试每一列，如果失败，请通过：

for col in df.columns:
    try:
        df[col] = df[col].str.lower()
    except AttributeError:
        pass

这样可以避免显式类型检查

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警告：这将采用其中包含字符串的混合类型列，并将非字符串项替换为

NaN

只要尝试每个列，如果失败则通过：

for col in df.columns:
    try:
        df[col] = df[col].str.lower()
    except AttributeError:
        pass

这样可以避免显式类型检查

---

警告：这将采用包含字符串的混合类型列，并将非字符串项替换为

NaN

df.update（df.select_dtypes（include=['object']）。apply（pd.Series.str.lower，axis=1））@WeNYoBen这将在混合python类型的列上失败，不是吗？@PMende我不确定他真实数据中的混合类型，如果数据有混合类型，为了数据安全起见，我们应该降级数据类型。@WeNYoBen我刚刚检查过。您的方法显式失败。Mine无声地失败：它将混合的

str

/numeric列转换为

str

和

NaN

列，在该列中以前有numerics.df.update（df.select_dtypes（include=['object']）。apply（pd.Series.str lower，axis=1））@WeNYoBen这将在混合python类型的列上失败，不是吗？@PMende我不确定他真实数据中的混合类型，如果数据有混合类型，为了数据安全起见，我们应该降级数据类型。@WeNYoBen我刚刚检查过。您的方法显式失败。Mine无声地失败：它将混合的

str

/numeric列变为列，列中有

str

和

NaN

，而以前列中有数字。