假設我在資料框 df 中有一個列 foo，它看起來像：
0 abc1
1 def
2 g3sse1
3 f32asd
我不想要最后的數字，如果有的話。
0 abc
1 def
2 g3sse
3 f32asd
像這樣。
我能做的最好的是：
df.foo[df['foo'].str[-1].str.isdigit()] = df['foo'].str[:-1]
這解決了這個問題，但是......我很好奇是否有更優雅的方式來做到這一點。我猜正則運算式不會讓它看起來更好，但我很感激任何想法！
uj5u.com熱心網友回復：
由于您的輸入僅包含尾隨數字，并且在這種情況下您不想使用正則運算式，您還可以使用rstrip和 python 的string模塊：
import string
df['foo_refined'] = df['foo'].str.rstrip(string.digits)
foo foo_refined
0 abc1 abc
1 def def
2 g3sse1 g3sse
3 f32asd f32asd
a = '12a'
>>> a.rstrip(string.digits)
'12a'
b = '12a2'
>>> b.rstrip(string.digits)
'12a'
c = '12a12x'
>>> c.rstrip(string.digits)
'12a12x'
d = '123'
>>> d.rstrip(string.digits)
''
以及對 的參考lstrip，如果在此背景關系中使用，它將按預期從開頭而不是結尾洗掉任何數字。
uj5u.com熱心網友回復：
你的解決方案很好。另一種選擇是：
df['foo_new'] = df['foo'].str.extract('(.*)\d$').fillna(df['foo'])
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