Pandas DataFrame：从列中的字符串中删除不需要的部分 [英] Pandas DataFrame: remove unwanted parts from strings in a column

问题描述

我正在寻找一种从DataFrame列中的字符串中删除不需要的部分的有效方法。

数据看起来像：

 时间结果
 1 09:00 + 52A 
 2 10:00 + 62B 
 3 11:00 + 44a 
 4 12:00 + 30b 
 5 13:00 -110a 
  

我需要修剪这些数据到：

 时间结果
 1 09:00 52 
 2 10:00 62 
 3 11:00 44 
 4 12:00 30 
 5 13:00 110 
  

我试过 .str.lstrip（'+ - '）和。 str.rstrip（'aAbBcC'），但是有一个错误：

  TypeError：wrapper（）只需要一个参数（2个给定）
  

任何指针都将不胜感激！

解决方案< div（'x'）'（'x'''）。rstrip（'aAbBcC'））


I am looking for an efficient way to remove unwanted parts from strings in a DataFrame column.

Data looks like:

    time    result
1    09:00   +52A
2    10:00   +62B
3    11:00   +44a
4    12:00   +30b
5    13:00   -110a

I need to trim these data to:

    time    result
1    09:00   52
2    10:00   62
3    11:00   44
4    12:00   30
5    13:00   110

I tried .str.lstrip('+-') and .str.rstrip('aAbBcC'), but got an error:

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

Any pointers would be greatly appreciated!

解决方案

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

这篇关于Pandas DataFrame：从列中的字符串中删除不需要的部分的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！