从每一行中删除字符串标签

Question

我正在使用pandas读取csv列，其中每一行都具有以下格式：

IP: XXX:XX:XX:XXX

为了摆脱IP:前缀，我正在编辑事实后的列：

logs['ip'] = logs['ip'].str[4:]

有没有办法在read_csv内执行此操作，可能使用正则表达式，以避免后期计算？

更新 | 考虑这种情况，其中有多个列具有这些前缀 - 是否有更好的方法？

logs['mac'] = logs['mac'].str[5:] logs['id'] = logs['id'].str[4:] logs['lan'] = logs['lan'].str[5:] logs['ip'] = logs['ip'].str[4:]

Answer 1

您可以将csv列转换为字符串，在字符串上使用.split（“IP：”）[1]，该字符串将包含除“IP：”之外的所有内容。我不确定这是否是最好的方法，但这是我想到的。

str.split("IP":\s")

Answer 2

converters的{​​{1}}选项可能会提供有用的方法。让我们说文件看起来像这样：

read_csv

然后您可以指定id address 1 IP:123.1.1.1 2 IP:456.1.1.1 3 IP:789.1.1.1 应该转换为'IP:'（空白），如下所示：

''

我忽略了一个轻微的复杂问题，如果在dct = { 'address': lambda x: x.replace('IP:','') } df = pd.read_csv( 'foo.txt', delimiter=' *', converters=dct ) id address 0 1 123.1.1.1 1 2 456.1.1.1 2 3 789.1.1.1 之后有空格，那么您可能正在阅读IP:作为其自己的专栏，但您应该能够这很容易适应这一点。