python - 如何根据条件在 pandas 数据帧上应用字符串拆分方法？

Question

我想替换我的数据框中以错误格式输入的一些值。例如，850/07-498745 应该是 07-498745。现在，我成功地使用了字符串拆分来做到这一点。但是，它将所有以前正确格式化的字符串转换为 NaN。我试图基于一个条件，但我仍然有同样的问题。我该如何解决？

示例输入：

mylist = ['850/07-498745', '850/07-148465', '07-499015']
df = pd.DataFrame(mylist)
df.rename(columns={ df.columns[0]: "mycolumn" }, inplace = True)

我的尝试：

df['mycolumn'] = df[df.mycolumn.str.contains('/') == True].mycolumn.str.split('/', 1).str[1]
df

输出：

我想要什么：

标签： pythonstringpandassplitdata-cleaning

Answer 1

您可以使用split并/从列表中获取最后一个返回字符串：

df['mycolumn'].str.split('/').str[-1]

0    07-498745
1    07-148465
2    07-499015
Name: mycolumn, dtype: object