Python 正在从字符串列表中删除子字符串

我有一列值，如下所示

array(['Mar 2018', 'Jun 2018', 'Sep 2018', 'Dec 2018', 'Mar 2019',
       'Jun 2019', 'Sep 2019', 'Dec 2019', 'Mar 2020', 'Jun 2020',
       'Sep 2020', 'Dec 2020'], dtype=object)

根据这些值，我需要输出为

array(['Mar'18', 'Jun'18', 'Sep'18', 'Dec'18', 'Mar'19',
       'Jun'19', 'Sep'19', 'Dec'19', 'Mar'20', 'Jun'20',
       'Sep'20', 'Dec'20'], dtype=object)

我试过以下代码

df['Period'] = df['Period'].replace({'20','''})

但在这里它没有转换，如何替换相同的

有什么帮助吗

谢谢

试试这个：

df['Period'].str.replace（r“\s\d{2}（\d{2}）”，r“'\1”，regex=True）

在替换部件中，

\1

指的是捕获组，在本例中是最后两位数字。

请尝试以下操作：

df['Period'].str.replace（r“\s\d{2}（\d{2}）”，r“'\1”，regex=True）

在替换部件中，

\1

指的是捕获组，这是本例中的最后两位。

遵循您的代码（稍微更改为工作）将无法获得您所需的，因为它将替换所有“20”

>>> df['Period'] = df['Period'].str.replace('20','')

Out[179]: 
    Period
0   Mar 18
1   Jun 18
2   Sep 18
3   Dec 18
4   Mar 19
5   Jun 19
6   Sep 19
7   Dec 19
8     Mar 
9     Jun 
10    Sep 
11    Dec 

另一种不使用

regex

的方法是使用向量化

str

方法，更多：

输出

df

      Period Period_refined
0   Mar 2018         Mar'18
1   Jun 2018         Jun'18
2   Sep 2018         Sep'18
3   Dec 2018         Dec'18
4   Mar 2019         Mar'19
5   Jun 2019         Jun'19
6   Sep 2019         Sep'19
7   Dec 2019         Dec'19
8   Mar 2020         Mar'20
9   Jun 2020         Jun'20
10  Sep 2020         Sep'20
11  Dec 2020         Dec'20

遵循您的代码（稍微更改为工作）将无法满足您的需要，因为它将取代所有的“20”

>>> df['Period'] = df['Period'].str.replace('20','')

Out[179]: 
    Period
0   Mar 18
1   Jun 18
2   Sep 18
3   Dec 18
4   Mar 19
5   Jun 19
6   Sep 19
7   Dec 19
8     Mar 
9     Jun 
10    Sep 
11    Dec 

另一种不使用

regex

的方法是使用向量化

str

方法，更多：

输出

df

      Period Period_refined
0   Mar 2018         Mar'18
1   Jun 2018         Jun'18
2   Sep 2018         Sep'18
3   Dec 2018         Dec'18
4   Mar 2019         Mar'19
5   Jun 2019         Jun'19
6   Sep 2019         Sep'19
7   Dec 2019         Dec'19
8   Mar 2020         Mar'20
9   Jun 2020         Jun'20
10  Sep 2020         Sep'20
11  Dec 2020         Dec'20

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有了您展示的样品，请尝试以下内容

df['Period'].replace(r" \d{2}", "'", regex=True)

输出如下

0   Mar'18
1   Jun'18
2   Sep'18
3   Dec'18
4   Mar'19
5   Jun'19
6   Sep'19
7   Dec'19
8   Mar'20
9   Jun'20
10  Sep'20
11  Dec'20

---

有了您展示的样品，请尝试以下内容

df['Period'].replace(r" \d{2}", "'", regex=True)

输出如下

0   Mar'18
1   Jun'18
2   Sep'18
3   Dec'18
4   Mar'19
5   Jun'19
6   Sep'19
7   Dec'19
8   Mar'20
9   Jun'20
10  Sep'20
11  Dec'20

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@克里斯1992，欢迎你，谢谢你接受答案。你也可以投票给所有其他有用的答案，鼓励所有用户为他们的帮助欢呼：）我在哪里可以引用regex字符。有没有链接可以参考相同的内容，以便将来对我有用？@Krish1992，你的意思是为了学习正则表达式，如果有，请使用下面的网站，我总是参考相同的内容，它的知识非常丰富。干杯，快乐学习：）感谢@RavinderSingh13访问该网站。@Krish1992，欢迎光临，感谢您接受答案。你也可以投票给所有其他有用的答案，鼓励所有用户为他们的帮助欢呼：）我在哪里可以引用regex字符。有没有链接可以参考相同的内容，以便将来对我有用？@Krish1992，你的意思是为了学习正则表达式，如果有，请使用下面的网站，我总是参考相同的内容，它的知识非常丰富。干杯和愉快的学习：）感谢@RavinderSingh13访问站点。投票支持非正则表达式解决方案，但

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