从列中的字符串中删除不需要的部分

Question

从列中的字符串中删除不需要的部分

我正在寻找一种有效的方法来从DataFrame列中的字符串中删除不需要的部分。

数据看起来像：

    time    result

1    09:00   +52A

2    10:00   +62B

3    11:00   +44a

4    12:00   +30b

5    13:00   -110a

我需要将这些数据修剪为：

    time    result

1    09:00   52

2    10:00   62

3    11:00   44

4    12:00   30

5    13:00   110

我试过了.str.lstrip('+-')。str.rstrip('aAbBcC')，但得到一个错误：

TypeError: wrapper() takes exactly 1 argument (2 given)

任何指针将不胜感激！

Answer 1

data['result'] = data['result'].map(lambda x: x.lstrip('+-').rstrip('aAbBcC'))

Answer 2

我使用pandas替换功能，非常简单和强大，因为你可以使用正则表达式。下面我使用正则表达式\ D来删除任何非数字字符，但显然你可以使用正则表达式获得相当的创意。data['result'].replace(regex=True,inplace=True,to_replace=r'\D',value=r'')

Answer 3

在您知道要从dataframe列中删除的位置数的特定情况下，您可以在lambda函数中使用字符串索引来删除这些部分：最后一个字符data['result'] = data['result'].map(lambda x: str(x)[:-1])前两个字符：data['result'] = data['result'].map(lambda x: str(x)[2:])