pandas怎么删去数据中的后缀

在Pandas中，你可以使用`.str.rstrip()`函数来去除字符串中的后缀。这个函数可以被应用到Series或DataFrame的列上。下面是一个示例代码，假设有一个DataFrame `df`，其中有一列名为`filename`，包含一些文件名，这些文件名都以`.txt`为后缀：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'filename': ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']})

# 去除后缀
df['filename'] = df['filename'].str.rstrip('.txt')

print(df)

运行后，你会得到一个新的DataFrame，其中`filename`列的所有值都不包含`.txt`后缀。

相关问题

pandas如何删除表中数据多余后缀字符

你可以使用pandas库中的str.replace()函数，将多余后缀字符替换为空字符串，然后使用drop_duplicates()函数删除重复数据行。具体操作方法如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据表
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob ', 'Charlie ', 'David', 'Charlie '],
    'age': [22, 25, 30, 35, 30]
})

# 使用str.replace()函数删除多余后缀字符
df['name'] = df['name'].str.replace('\s+$', '')

# 使用drop_duplicates()函数删除重复数据行
df = df.drop_duplicates()

# 打印处理后的数据表
print(df)

运行结果如下：

      name  age
0    Alice   22
1      Bob   25
2  Charlie   30
3    David   35

pandas从列中的字符串如何删除不需要的部分如温度的后缀

可以使用pandas的`str`属性和`replace()`方法来删除不需要的部分。例如，如果你有如下的数据框:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'temperature': ['25C', '30F', '22C', '18F']})

你可以使用`str.replace()`方法来删除字符串中的后缀，如下所示:

df['temperature'] = df['temperature'].str.replace('C', '').str.replace('F', '')

这将删除温度字符串中的'C'和'F'后缀。结果如下所示:

   temperature
0           25
1           30
2           22
3           18

如果你想要在原始数据框上进行更改，可以使用`inplace=True`参数:

df['temperature'].replace({'C':'','F':''}, regex=True, inplace=True)

这将直接在原始数据框上进行更改，结果如下所示:

   temperature
0           25
1           30
2           22
3           18