我是新来的，在经过大量研究后，未能破解这个。
我的列表看起来有点像这样：
lister=["AB1","AB2","AB3","AB3-2","AB3-3","AB3-4","AB4","AB4-2","AB5"]
它是现有文件夹的列表，不能更改为更实用的内容。 我还将此列表作为pandas df列以及其他一些值。
目标是具有＆＃34; -2＆＃34;，＆＃34; -3＆＃34;，＆＃34; - ＃＆＃34;仅使用具有最大值的元素。这些＆＃34; - ＃＆＃34;价值可以达到10。
上面列表中的结果是：
resulter=["AB1","AB2","AB3-4","AB4-2","AB5]
非常感谢您的帮助！
更新
John Zwinck的答案正在为这些名单而努力。但是，当我尝试在pandas数据帧上使用它时，它会给我带来错误。因此，重新构建我的问题可能会更有帮助：
我的Dataframe看起来像这样：
COL1 COL2 COL3 COL4 COL5 COL6
0 1 77 AB1 0.609856 2.145556 2.115333
1 2 77 AB2 0.603378 2.146333 2.125667
2 3 77 AB3 0.600580 2.150667 2.135000
3 4 89 AB1 0.609129 2.149056 2.097667
4 5 89 AB2 0.604061 2.175333 2.142667
5 6 89 AB3 0.606987 2.139944 2.107333
6 7 89 AB4 0.603696 2.122000 2.102000
7 8 94 AB1 0.606438 2.156444 2.142000
8 9 94 AB1-2 0.611260 2.133556 2.095000
9 10 94 AB2 0.596059 2.169056 2.137333
我在这种情况下的要求是根据COL3（AB1）的值删除第7行，因为第8行中存在AB1-2值。
再次感谢！
答案 0 :(得分：5)
gb = pd.Series(lister).str.split('-', 1, expand=True).groupby(0)[1].last().fillna('')
给你：
AB1
AB2
AB3 4
AB4 2
AB5
然后：
gb.index + np.where(gb, '-' + gb, '')
给你：
['AB1', 'AB2', 'AB3-4', 'AB4-2', 'AB5']
答案 1 :(得分：1)
这是不是最好的答案，我认为性能不佳但是如果有人需要纯python而没有任何模块或使用Cython（类型变量），这可能会有所帮助：
'bla'%