如何从 Pandas DataFrame 列中的字符串中删除不需要的字符？

从数据列中的字符串中删除不需要的字符

在此编程问题中，任务是有效地从数据列中的字符串中删除不需要的字符pandas DataFrame 的特定列。数据包含一个“结果”列，其中包含带有前缀符号和后缀字母的字符串。目标是修剪这些字符串以仅保留所需的数值。

尝试使用 '.str.lstrip(' -')' 和 '.str.rstrip('aAbBcC')' 的解决方案导致错误由于传递的参数不正确。

为了解决此问题，该解决方案利用“.map()”函数将 lambda 函数应用于“结果”列中的每个元素。代码如下：

data['result'] = data['result'].map(lambda x: x.lstrip('+-').rstrip('aAbBcC'))

此代码从“结果”列中的每个字符串中去除不需要的字符，并将修改后的值分配回该列。

说明：

• “.map()”函数迭代“result”列中的每个元素，并将指定的 lambda 函数应用于每个元素。
• lambda 函数“x” ' 接受单个参数（字符串），并使用 '.lstrip(' -')' 删除前导 ' ' 或 '-' 字符。
• 随后，它删除尾随的 'a'、'A' 、 'b'、'B' 或 'c' 字符，使用 '.rstrip('aAbBcC')'。
• 修改后的值（现在是修剪后的数字字符串）被分配回 '结果' 列，有效地替换了原始字符串。

通过利用 '.map()' 函数和 lambda 表达式，此代码有效地从 DataFrame 列中的字符串中删除不需要的字符，确保保留所需的数值。

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