如何通过从特定字符替换以及 on/forward 来使用 str.replace

Question

这是我想要清理的表格的摘录。我尝试做的事情：df_sb['SB'] = df_sb['SB'].str.replace('-R*', '', df_sb['SB'].shape[0])我期望这个（没有-Rxx）：但我已经得到了这个（只有破折号[-]和字符“R”被替换）：你能帮我得到第 4 项想要的结果吗？

Answer 1

str.replace在这里工作，你只需要使用正则表达式。所以你原来的答案非常接近！

df = pd.DataFrame({"EO": ["A33X-22EO-06690"] * 2, "SB": ["A330-22-3123-R01", "A330-22-3123-R02"]})

print(df)

                EO                SB

0  A33X-22EO-06690  A330-22-3123-R01

1  A33X-22EO-06690  A330-22-3123-R02

df["new_SB"] = df["SB"].str.replace(r"-R\d+$", "")

print(df)

                EO                SB        new_SB

0  A33X-22EO-06690  A330-22-3123-R01  A330-22-3123

1  A33X-22EO-06690  A330-22-3123-R02  A330-22-3123

正则表达式的含义：

r"-R\d+$"表示在字符串中的任何位置找到我们看到的字符“-R”后跟 1 个或多个数字 (\d+)。然后我们将其限制为仅当该模式出现在字符串的最末尾时才起作用。这样我们就不会意外地替换 SB 字符串中间出现的 -R（数字）（例如，我们不会删除“A330-22-R101-”中间的“-R101”） R20”。我们只会删除“-R20”）。如果您确实想删除“-R101”和“-R20”，请从正则表达式中删除“$”。

Answer 2

使用的示例str.partition()：

s = ['A330-22-3123-R-01','A330-22-3123-R-02']

for e in s:

    print(e.partition('-R')[0])

输出：

A330-22-3123                                                                                                                                                                 

A330-22-3123 

编辑：

未经测试，但就您的情况而言：

df_sb['SB'] = df_sb['SB'].str.partition('-R')[0]