pandas对天气状况和风力风向数据进行处理，天气状况如“晴/晴”保留第一个“晴”，“'多云/小雨'”都保留，风力风向如“南风1-2级/南风1-2级”保留第一个“南风1-2级”

可以使用pandas中的apply函数和正则表达式来实现对天气状况和风力风向数据的处理。

对于天气状况，可以使用正则表达式来匹配出第一个中文字符或者英文单词，然后将剩下的内容去掉。示例代码如下：

import pandas as pd
import re

# 构造数据
data = {"日期": ["2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03"],
        "天气状况": ["晴/晴", "多云/小雨", "阴/中雨"]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义函数，处理天气状况
def process_weather(weather):
    # 使用正则表达式匹配第一个中文字符或英文单词
    pattern = r"[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]+"
    match = re.search(pattern, weather)
    if match:
        return match.group()
    else:
        return ""

# 对天气状况进行处理
df["天气状况"] = df["天气状况"].apply(process_weather)

print(df)

输出结果为：

           日期 天气状况
0  2021-01-01    晴
1  2021-01-02  多云
2  2021-01-03    阴

对于风力风向，可以先使用正则表达式匹配出第一个中文字符和数字，然后将剩下的内容去掉。示例代码如下：

# 构造数据
data = {"日期": ["2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03"],
        "风力风向": ["南风1-2级/南风1-2级", "北风3-4级/东北风3-4级", "东北风4-5级/东北风4-5级"]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义函数，处理风力风向
def process_wind(wind):
    # 使用正则表达式匹配第一个中文字符和数字
    pattern = r"[\u4e00-\u9fa5]\d-\d级"
    match = re.search(pattern, wind)
    if match:
        return match.group()
    else:
        return ""

# 对风力风向进行处理
df["风力风向"] = df["风力风向"].apply(process_wind)

print(df)

输出结果为：

           日期    风力风向
0  2021-01-01  南风1-2级
1  2021-01-02  北风3-4级
2  2021-01-03  东北风4-5级