Pandas 从一列字符串中删除字符

2024年 2月 6日 61.2k 0

pandas 从一列字符串中删除字符

问题内容

我有一个数据框,其中包含由这种格式的字符串组成的日期列。我需要去掉字符串的末尾,以便可以转换为日期时间对象。

"20231101 05:00:00 america/new_york"
"20231101 06:00:00 america/new_york"

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我尝试过这些方法但没有成功。

df['Date'] = df['Date'].replace('^.*]s*', '', regex=True)
df['Date'] = df['Date'].str.strip(' America/New_York')
df['Date'] = df['Date'].map(lambda x: x.rstrip(' America/NewYork'))``

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以及根据我的搜索得出的其他一些内容。有没有一种简单的方法可以做到这一点,或者我应该编写一个函数来通过抓取前 17 个字符并将结果分配回 df 来对字符串进行切片。

请注意,字符串的格式可能为 '20231101 05:00:00 america/central'

感谢您提供的所有帮助。

正确答案

  • 如果您想删除特定后缀,那么我建议 str.removesuffix 而不是 str.strip。
  • 请注意,您有时会编写带下划线的 new_york,有时会编写不带下划线的 newyork。如果您要求删除 'newyork',则 'new_york' 将不会被删除。
  • 您的问题编辑后,后缀均以 'america' 开头,但后面有所不同;在这种情况下,您可以使用 str.split(' america').str[0] 保留 ' america' 之前的所有内容。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Date': ["20231101 05:00:00 America/New_York",
"20231101 06:00:00 America/New_York",
"20231101 07:00:00 America/Central"]
})

# df['Date'] = df['Date'].str.removesuffix(' America/New_York')
df['Date'] = df['Date'].str.split(' America').str[0]

print(df)
# Name Date
# 0 Alice 20231101 05:00:00
# 1 Bob 20231101 06:00:00
# 2 Charlie 20231101 07:00:00

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以上就是Pandas 从一列字符串中删除字符的详细内容,更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章!

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