我有看起來像這樣的資料
0 504189219
1 500618053
2 0537533477
3 966581566618
4 00536079946
我希望輸出是這樣的
504189219
500618053
537533477
581566618
536079946
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使用str.extract：
df['Col'] = df['Col'].str.extract('(5\d{8})')
print(df)
# Output
Col
0 504189219
1 500618053
2 537533477
3 581566618
4 536079946
設定：
df = pd.DataFrame({'Col': ['504189219', '500618053', '0537533477',
'966581566618', '00536079946']})
print(df)
# Output
Col
0 504189219
1 500618053
2 0537533477
3 966581566618
4 00536079946
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有一個圖書館phonenumbers可以幫助您完成這項作業，請參閱這篇文章
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使用與 Corralien 相同的設定，此方法也是可行的：
df = pd.DataFrame({'Col': ['504189219', '500618053', '0537533477',
'966581566618', '00536079946']})
def getNumber(n):
return n[n.find('5'):n.find('5') 9]
df['Col'] = df['Col'].apply(getNumber)
print(df)
使用 lambda 運算式也可以實作相同的結果。
其他答案原本沒有考慮到9個數字的約束。
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這可能是一種更穩健的方法：
import pandas as pd
def fix(col):
return col[-9:] if len(col) > 8 and col[-9] == '5' else col
df = pd.DataFrame({'Col': ['0404189219', '500618053', '0537533477',
'966581566618', '00536079946']})
df['Col'] = df['Col'].apply(fix)
print(df)
輸出：
Col
0 0404189219
1 500618053
2 537533477
3 581566618
4 536079946
請注意，在沒有“5”的情況下，原始值如何保持不變
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對于范圍內的 r(len(df.Col)): df.Col[r][df.Col[r].find("5"):]
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