Python 如果数字为1，则从列中删除第一个字符

下面的代码删除任何电话号码列中的任何破折号。如果电话号码以1开头，如何删除这些列中电话号码的第一个字符。我基本上希望所有的十位数都没有前导的1

import pandas as pd
import numpy as np
import re

df = pd.read_csv('test2.csv')

cols_to_check = ['Phone', 'phone', 'Phone.1']

df[cols_to_check] = df[cols_to_check].replace({'-':''}, regex=True)

df.to_csv('testnew.csv', mode = 'w', index=False)

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这是使用该工具将具有非平凡逻辑的函数应用于列的示例：

for col in cols_to_check:
    df[col] = df[col].apply(lambda x : x[1:] if x.startswith("1") else x)

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另请参见。

我将使用

applymap

选项1
使用

str.replace

将

'-'

替换为

'

。我假设我们总是可以取最后10位数

df[cols_to_check].applymap(lambda x: x.replace('-', '')[-10:])

    Phone       phone      Phone1
0  1234567890  1234567890  1234567890
1  1234567890  1234567890  1234567890
2  1234567890  1234567890  1234567890

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选项2
使用

re.sub

但是，如果要去除所有非数字字符，请使用regex模块

re

，并执行与选项1类似的操作

import re

df[cols_to_check].applymap(lambda x: re.sub(r'\D', '', x)[-10:])

    Phone       phone      Phone1
0  1234567890  1234567890  1234567890
1  1234567890  1234567890  1234567890
2  1234567890  1234567890  1234567890

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选项3
我们还可以使用

pd.Series.str

string访问器。但是，我们需要先把它分解成一个系列

df[cols_to_check].stack().str.replace('\D', '').str[-10:].unstack()

    Phone       phone      Phone1
0  1234567890  1234567890  1234567890
1  1234567890  1234567890  1234567890
2  1234567890  1234567890  1234567890

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设置

df = pd.DataFrame(dict(
    Phone=['1-123-456-7890', '123-4567890', '11234567890'],
    phone=['1-123-456-7890', '123-4567890', '11234567890'],
    Phone1=['1-123-456-7890', '123-4567890', '11234567890'],
    Other=[1, 2, 3]
))

cols_to_check = ['Phone', 'phone', 'Phone1']

df

   Other           Phone          Phone1           phone
0      1  1-123-456-7890  1-123-456-7890  1-123-456-7890
1      2     123-4567890     123-4567890     123-4567890
2      3     11234567890     11234567890     11234567890