我在Names表中有一个df列：
Names
ARTBAT0043243232r0
ARTBAF005401241740
BTNKLA012325122540
KOPLFT087656754440
预期结果
我需要删除前3个字符和第6个字符。因此，第一行的示例应为：
ARTBAT0043243232r0-> BA0043243232r0等
我已经阅读了SO上的文章，但对我的情况没有任何帮助。我可以这样做，但我更喜欢使用pandas方法，因为coz文件具有4百万条记录。
我的尝试：
首先删除3个拳头字符：
df1['Names'].str[3:18]
然后尝试将6th替换为空：
df1['Names'].replace(df1['Names'].str[6], '')
但是我40分钟前运行了它，但它仍在工作（所以我什至不知道它是否在工作，可能会抛出错误）。也许是更快地删除或替换它的更好方法？
关于SO处理的大多数帖子都删除了一个字符串，而不是a：b和g。但是我可能错过了一些。
答案 0 :(得分：1)
您可以使用series.str.slice_replace()：
df.Names.str[3:].str.slice_replace(2,3,'')
0 BA0043243232r0
1 BA005401241740
2 KL012325122540
3 LF087656754440
Name: Names, dtype: object