パンダ：列のすべての値を変更する方法は？

呼び出された列を持つデータフレームがあり、"Date"この列のすべての値に同じ値を持たせたい（年のみ）。例：

City     Date
Paris    01/04/2004
Lisbon   01/09/2004
Madrid   2004
Pekin    31/2004

私が欲しいのは：

City     Date
Paris    2004
Lisbon   2004
Madrid   2004
Pekin    2004

これが私のコードです：

fr61_70xls = pd.ExcelFile('AMADEUS FRANCE 1961-1970.xlsx')

#Here we import the individual sheets and clean the sheets    
years=(['1961','1962','1963','1964','1965','1966','1967','1968','1969','1970'])

fr={}

header=(['City','Country','NACE','Cons','Last_year','Op_Rev_EUR_Last_avail_yr','BvD_Indep_Indic','GUO_Name','Legal_status','Date_of_incorporation','Legal_status_date'])

for year in years:
    # save every sheet in variable fr['1961'], fr['1962'] and so on
    fr[year]=fr61_70xls.parse(year,header=0,parse_cols=10)
    fr[year].columns=header
    # drop the entire Legal status date column
    fr[year]=fr[year].drop(['Legal_status_date','Date_of_incorporation'],axis=1)
    # drop every row where GUO Name is empty
    fr[year]=fr[year].dropna(axis=0,how='all',subset=[['GUO_Name']])
    fr[year]=fr[year].set_index(['GUO_Name','Date_of_incorporation'])

たとえば、と呼ばれる私のDataFrameではfr['1961']、の値はDate_of_incorporation任意（文字列、整数など）である可能性があるため、この列を完全に消去してから、年のみの別の列をDataFrameにアタッチするのが最善でしょうか？

@DSMが指摘しているように、ベクトル化された文字列メソッドを使用して、これをより直接的に行うことができます。

df['Date'].str[-4:].astype(int)

または、extractを使用します（各文字列のどこかに長さ4の数字のセットが1つしかない場合）：

df['Date'].str.extract('(?P<year>\d{4})').astype(int)

もう少し柔軟な方法は、これを行うためにapply（または同等にmap）使用することです。

df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: int(str(x)[-4:]))
             #  converts the last 4 characters of the string to an integer

ラムダ関数は、から入力を受け取り、Dateそれを1年に変換しています。
あなたはこれをもっと冗長に書くことができます（そしておそらくそうすべきです）：

def convert_to_year(date_in_some_format):
    date_as_string = str(date_in_some_format)  # cast to string
    year_as_string = date_in_some_format[-4:] # last four characters
    return int(year_as_string)

df['Date'] = df['Date'].apply(convert_to_year)

おそらく「年」はこの列のより良い名前です...

を使用して列変換を行うことができます apply

ドルとコンマを削除し、データを浮動小数点数に変換するクリーンな関数を定義します。

def clean(x):
    x = x.replace("$", "").replace(",", "").replace(" ", "")
    return float(x)

次に、このように列で呼び出します。

data['Revenue'] = data['Revenue'].apply(clean)

または、lambda関数で関数を使用するapply場合：

data['Revenue']=data['Revenue'].apply(lambda x:float(x.replace("$","").replace(",", "").replace(" ", "")))