Python 基于字符位置拆分列中的字符串

我有这样一个数据帧：

                Basic Stats        Min       Max      Mean     Stdev   
1        LT50300282010256PAC01   0.336438  0.743478  0.592622  0.052544   
2        LT50300282009269PAC01   0.313259  0.678561  0.525667  0.048047   
3        LT50300282008253PAC01   0.374522  0.746828  0.583513  0.055989   
4        LT50300282007237PAC01  -0.000000  0.749325  0.330068  0.314351   
5        LT50300282006205PAC01  -0.000000  0.819288  0.600136  0.170060 

对于

Basic Stats

列，我只想保留

[9:12]

之间的字符，因此对于第1行，我只想保留

2010

，对于第2行，我只想保留

2009

。有办法做到这一点吗？

您可以：

df["Basic Stats"] = [ x[9:13] for x in df["Basic Stats"] ]

---

一种方法是使用

df['Basic Stats'] = df['Basic Stats'].map(lambda x: x[9:13])

你可以

输出：

  Basic Stats       Min       Max      Mean     Stdev
0        2010  0.336438  0.743478  0.592622  0.052544
1        2009  0.313259  0.678561  0.525667  0.048047
2        2008  0.374522  0.746828  0.583513  0.055989
3        2007 -0.000000  0.749325  0.330068  0.314351
4        2006 -0.000000  0.819288  0.600136  0.170060

只需使用矢量化方法分割字符串：

In [23]:

df['Basic Stats'].str[9:13]
Out[23]:
0    2010
1    2009
2    2008
3    2007
4    2006
Name: Basic Stats, dtype: object

In [23]:

df['Basic Stats'].str[9:13]
Out[23]:
0    2010
1    2009
2    2008
3    2007
4    2006
Name: Basic Stats, dtype: object