pandas的apply函数如何从字符串后面取10个字符串

可以使用Python中的切片操作来实现。例如，如果要从字符串的末尾取10个字符，可以使用如下代码：

def last_n_chars(string, n):
    return string[-n:]

df['column'] = df['column'].apply(lambda x: last_n_chars(x, 10))

这里将一个函数last_n_chars传给apply函数，并使用lambda表达式将每个字符串作为输入。函数内部使用了Python中的负数索引来从字符串末尾开始取10个字符。最后结果存储到pandas DataFrame的指定列中（例如，'column'）。

相关问题

pandas apply 浮点数转字符串并保留两位小数点

可以使用 apply 函数结合 lambda 表达式来实现将浮点数转换为字符串并保留两位小数点的操作。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1.23456789, 2.34567890], 'B': [3.45678901, 4.56789012]})

# 定义转换函数
def float_to_str(x):
    return '{:.2f}'.format(x)

# 使用 apply 函数将浮点数转换为字符串并保留两位小数点
df = df.apply(lambda x: x.apply(float_to_str))

print(df)

输出结果如下：

      A     B
0  1.23  3.46
1  2.35  4.57

pandas 将字符串转为int,不包含空字符串

在Python的Pandas库中，可以使用`astype()`方法将字符串转换为整数。然而，这个方法并不包含一个特殊的方法或函数可以检查并忽略空字符串。对于这个问题，我们可以通过一种比较笨的方法实现：先尝试将所有字符串转换为整数，然后删除转换失败的字符串。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，'column_name'是你想要转换的列
df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: int(x) if x != '' else x)

这段代码首先使用`apply()`方法遍历每一行（即每一个字符串）。对于每一个字符串，它尝试将其转换为整数。如果转换成功（即该字符串非空且可以成功转换为整数），那么转换后的结果会被赋值给原来的行。如果转换失败（即该字符串为空或无法转换为整数），那么原始行保持不变。这样就可以实现将字符串转为int，并且不包含空字符串。

请注意，这种方法可能会导致数据丢失，因为它实际上是在删除空字符串而不是简单地忽略它们。在实际应用中，可能需要考虑更复杂的策略，例如将空字符串替换为一个特定的默认值，或者将这些行视为具有特殊的数据类型或状态。