Julia DataFrames：如何高效批量转换字符串列的列名与数据为大写？

现有如下DataFrame：

5×4 DataFrame
 Row │ Col_1      Col_2     Col_a   Col_z  
     │ Float64    Float64   String  String 
─────┼─────────────────────────────────────
   1 │ 0.201256   0.418266  aabbcc  xxyyzz
   2 │ 0.804066   0.136453  aabbcc  xxyyzz
   3 │ 0.442338   0.305655  aabbcc  xxyyzz
   4 │ 0.0676846  0.113499  aabbcc  xxyyzz
   5 │ 0.380939   0.773559  aabbcc  xxyyzz

需求：仅针对其中的String类型列，同时将列名和列内数据转换为大写，得到如下结果：

5×4 DataFrame
 Row │ Col_1      Col_2     COL_A   COL_Z  
     │ Float64    Float64   String  String 
─────┼─────────────────────────────────────
   1 │ 0.201256   0.418266  AABBCC  XXYYZZ
   2 │ 0.804066   0.136453  AABBCC  XXYYZZ
   3 │ 0.442338   0.305655  AABBCC  XXYYZZ
   4 │ 0.0676846  0.113499  AABBCC  XXYYZZ
   5 │ 0.380939   0.773559  AABBCC  XXYYZZ

一行代码即可高效完成需求：

transform!(df, names(df, String) .=> ByRow(uppercase) .=> uppercase.(names(df, String)))

代码解释 #

• names(df, String)：筛选出DataFrame中所有类型为String的列名
• .=> ByRow(uppercase)：对每个选中的列，逐行应用uppercase函数将字符串转为大写
• .=> uppercase.(names(df, String))：将原String类型列的列名转为大写，作为修改后的列名
• transform!：直接在原DataFrame上修改（若不想修改原数据，改用transform会返回新的DataFrame）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jn_br