Pandas 如何将数据帧（df）列的每个值的第一位提取到新的数据帧（df1）

列价格如下的示例数据帧（df）：

 price
0 2500
1 2600
2 5400
3 3250
4 6245
.   .
.   .

如何将df1实现为：

 price
0  2
1  2
2  5
3  3
4  6
.  .

---

我想将每个数字转换为字符串，并获取每个列的索引（0），但是否有其他方法可以这样做？

将值转换为字符串，然后查看LCT第一个值：

df['new'] = df['price'].astype(str).str[0].astype(int)
print (df)
   price new
0   2500   2
1   2600   2
2   5400   5
3   3250   3
4   6245   6

或使用整数除法：

df['new'] = df['price'] // 1000

或一般而言：

print (df)
    price
0      20
1     260
2       5
3  325000
4    6245


df['new'] = df['price'] // (10 ** (np.log10(df['price'])).astype(int))
print (df)
    price  new
0      20    2
1     260    2
2       5    5
3  325000    3
4    6245    6

---

将值转换为字符串并查看LCT第一个值：

df['new'] = df['price'].astype(str).str[0].astype(int)
print (df)
   price new
0   2500   2
1   2600   2
2   5400   5
3   3250   3
4   6245   6

或使用整数除法：

df['new'] = df['price'] // 1000

或一般而言：

print (df)
    price
0      20
1     260
2       5
3  325000
4    6245


df['new'] = df['price'] // (10 ** (np.log10(df['price'])).astype(int))
print (df)
    price  new
0      20    2
1     260    2
2       5    5
3  325000    3
4    6245    6

---

要附加到现有的数据帧，我应该使用axis=1吗？只需

divmod（df.price，1000）[0]

；）我问了一个重复的问题吗？我的问题被拒绝了，我有一个想法，但无法实现，所以我没有写代码，现在我得到了，伙计，谢谢@anky_91它仅适用于1000的倍数，对吗？若要附加到现有数据帧，是否必须使用axis=1？只需

divmod（df.price，1000）[0]

；）我问了一个重复的问题吗？我的问题被拒绝了，我有一个想法，但无法实现，所以我没有写代码，现在我得到了，伙计，谢谢@anky_91它只适用于1000的倍数，对吗？