Python数据框列字符串提取的高效方式？

Question

我有一个数据框 df，其列 ID 采用以下模式。我想要的是返回一个带有破折号后数字的字符串列。对于下面的示例，我需要 01,01,02。我使用了下面的命令，但失败了。由于它是一个非常大的数据框，我认为进行循环和逐行提取可能效率低下。请指教，谢谢

df['ID'].apply(lambda x: x.split('-')[1], axis=1)

错误:() 得到了一个意外的关键字参数 'axis'

DP00010-01
DP00020-01
..........
DP00010-02

更新:Edchum 的解决方案

df['ID'].str.split('-').str[1] 

对我有用

Answer 1

使用矢量化 str方法 split如果你有最新版本的 Pandas :

In [26]:
df['val'].str.split('-').str[1]
Out[26]:
0    01
1    01
2    02
dtype: object

如果破折号的位置是固定的，那么你可以将它切片

In [28]:    
df['val'].str[8:]
Out[28]:
0    01
1    01
2    02
Name: val, dtype: object

至于你的方法失败的原因，你在系列上调用 apply(df['ID'] 是系列而不是 df)并且没有axis参数所以以下工作:

In [29]:
df['val'].apply(lambda x: x.split('-')[1])

Out[29]:
0    01
1    01
2    02
Name: val, dtype: object