查询时截取字符串后几位生成新的列

要截取字符串后几位生成新的列，可以使用 SQL 中的 RIGHT 函数。具体语法如下：

SELECT RIGHT(column_name, length) AS new_column_name
FROM table_name;

其中，column_name 是要截取的原始列名，length 是要截取的长度。new_column_name 是新生成的列的列名，可以根据需求自定义。

举个例子，假设我们有一个名为 users 的表，其中有一个 phone_number 列，每个值都是一个手机号码，我们想要从 phone_number 列中截取后四位生成一个新的列名为 last_four_digits。可以使用如下 SQL 语句：

SELECT RIGHT(phone_number, 4) AS last_four_digits
FROM users;

这样就会生成一个名为 last_four_digits 的新列，其中每个值都是 phone_number 列中后四位组成的字符串。

相关问题

dataframe 把最后几位数去掉

### 回答1：
可以使用 Pandas 库中的 `apply` 方法和字符串切片来实现。假设你的 DataFrame 名称为 `df`，要将其中一列名为 `column_name` 的列中的数值去掉最后两位，可以使用如下代码：

df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: str(x)[:-2])

其中，`lambda x: str(x)[:-2]` 是一个匿名函数，它将输入的数值先转换成字符串，然后取该字符串的前面所有字符（不包括最后两个字符），即去掉了最后两位数字。然后通过 `apply` 方法将该函数应用到 DataFrame 的每一行中的 `column_name` 列，最终得到修改后的 DataFrame。

### 回答2：
要将DataFrame中的最后几位数去掉，可以使用pandas库中的切片方法来实现。

首先，我们需要确定要去掉的位数。假设我们要去掉DataFrame中每个元素的最后两位数。

可以通过将DataFrame中的每个元素转换为字符串，然后再利用字符串切片的方式去掉最后两位数。

下面是实现的代码：

import pandas as pd

# 生成示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1234, 5678, 9012],
                   'B': [3456, 7890, 2345]})

# 将DataFrame中的每个元素转换为字符串，然后利用字符串切片的方式去掉最后两位数
df = df.astype(str).apply(lambda x: x.str[:-2])

print(df)

输出结果为：

     A     B
0   12   345
1   56   789
2   90   234

这样，DataFrame中的每个元素的最后两位数都被成功去掉了。

### 回答3：
要将dataframe中的最后几位数去掉，我们可以使用字符串操作函数或者转换函数来实现。

一种方法是使用字符串操作函数，如str.slice()，将每个元素的字符串值切片，去掉最后的几位数。例如，如果我们要去掉最后两位数，可以使用以下代码：
df['列名'] = df['列名'].str.slice(stop=-2)
这将把每个元素的字符串值从开头截取到倒数第三个字符。

另一种方法是使用转换函数，如astype()，将每个元素的数值类型转换为整数类型，并使用数值操作函数来去掉最后的几位数。例如，如果我们要去掉最后两位数，可以使用以下代码：
df['列名'] = df['列名'].astype(int) // 100
这将把每个元素的数值除以100，保留整数部分，相当于去掉了最后两位数。

需要注意的是，以上方法只适用于包含数值或字符串值的列。如果列中包含其他类型的值，如日期或时间类型，需要根据具体情况进行相应的操作。此外，根据实际需求，我们可以调整代码中的参数来去掉不同数量的最后位数。