Pandas 字符串切片返回 NaN

Question

我有一个如下的数据框：

Ref   Net   
C1    1- A:VCC 
C2    2- A:VDD 
C3    3- A:GND 

我想从Net列中删除1- A: 、 2- A:和3- A: ：

Ref   Net  
C1    VCC  
C2    VDD  
C3    GND  

我试过这个命令： df.Net = df.Net.str.slice(df.Net.str.find('A:'))

但随后Net列变成了NaN ：

print(df.Net)
---------
0  NaN
1  NaN
2  NaN

slice 命令返回正确的值：

print(df.Net.str.find('A:'))
------
0  3
1  3
2  3

我在这里错过了什么？

Answer 1

我假设，net 系列的类型为 str。 也许您应该尝试以下操作：

df['result'] = df['Net'].apply(str).apply(lambda x: x.split(':')[-1])

如果 type 是 str， apply(str)是可选的。

Answer 2

你可以这样做：

In [539]: df.Net = df.Net.str.split(':').str[-1]

In [540]: df
Out[540]: 
  Ref  Net
0  C1  VCC
1  C2  VDD
2  C3  GND

Answer 3

您可以为此使用正则表达式

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Ref':['C1', 'C2'], 'Net':['1- A:VCC', '2- A:VDD']})
df['Net'] = df['Net'].str.replace(r'\d- \w:', '')

输出：

  Ref    Net
0  C1  VCC
1  C2  VDD