python - 有没有一种快速的方法可以从 pandas DataFrame 的一列中的所有行中删除特定字符？

Question

我正在尝试从列中删除日期并将其设为新列。我写了一个函数来做它，但我不确定如何将它应用到 pandas 框架中。

这是原始 df:

ID                       var1   var2 
abc_20190503_xyz         100    10
fds_20190503_fnk         234    32
ree_20190503_fds         555    23

我写了下面的函数:

def strip_date(pid,file_date):
    pid=list(pid)
    pid.remove(file_date)
    return ''.join(pid)

file_date='20190503'
org_df['NewID']=strip_date(org_df['ID'],file_date)
org_df

问题:

1. 这给我错误信息:list.remove(x): x not in list
2. 我目前的 def 似乎只删除了字符串中的一个 file_date；如果有多个，我必须重新剥离。例如如果 id 是 'abc_20190503_xyz_20190503'，它只会去掉第一个。有更好的解决方案吗？

期望的输出:

New ID             ID                    var1   var2 
abc__xyz         abc_20190503_xyz         100    10
fds__fnk         fds_20190503_fnk         234    32
ree__fds         ree_20190503_fds         555    23

另外，我想使用 New ID 作为索引。

Answer 1

您可以使用 Series.str.replace使用 regex 从您的 ID 列中提取所有数字。

df['New_ID'] = df['ID'].str.replace('([0-9]+)', '')

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print(df)
                 ID  var1  var2    New_ID
0  abc_20190503_xyz   100    10  abc__xyz
1  fds_20190503_fnk   234    32  fds__fnk
2  ree_20190503_fds   555    23  ree__fds