根据字符位置在列中拆分字符串

Question

我有一个这样的数据框：

                Basic Stats        Min       Max      Mean     Stdev   
1        LT50300282010256PAC01   0.336438  0.743478  0.592622  0.052544   
2        LT50300282009269PAC01   0.313259  0.678561  0.525667  0.048047   
3        LT50300282008253PAC01   0.374522  0.746828  0.583513  0.055989   
4        LT50300282007237PAC01  -0.000000  0.749325  0.330068  0.314351   
5        LT50300282006205PAC01  -0.000000  0.819288  0.600136  0.170060 

，对于列Basic Stats，我只想保留[9:12]之间的字符，因此对于第1行，我只想保留2010，对于第2行，我只想保留2009 1}}。有没有办法做到这一点？

Answer 1

只需使用向量化str方法对字符串进行切片：

In [23]:

df['Basic Stats'].str[9:13]
Out[23]:
0    2010
1    2009
2    2008
3    2007
4    2006
Name: Basic Stats, dtype: object

Answer 2

一种方法是使用

df['Basic Stats'] = df['Basic Stats'].map(lambda x: x[9:13])

Answer 3

你可以slice

df["Basic Stats"] = df["Basic Stats"].str.slice(9,13)

输出：

  Basic Stats       Min       Max      Mean     Stdev
0        2010  0.336438  0.743478  0.592622  0.052544
1        2009  0.313259  0.678561  0.525667  0.048047
2        2008  0.374522  0.746828  0.583513  0.055989
3        2007 -0.000000  0.749325  0.330068  0.314351
4        2006 -0.000000  0.819288  0.600136  0.170060

Answer 4

你可以这样做：

df["Basic Stats"] = [ x[9:13] for x in df["Basic Stats"] ]