Python pandas：删除字符串中分隔符之后的所有内容

我有数据框，其中包含例如：

"vendor a::ProductA"
"vendor b::ProductA"
"vendor a::Productb"

我需要删除所有内容（包括）两个 :: 以便我最终得到：

"vendor a"
"vendor b"
"vendor a"

我尝试了 str.trim （似乎不存在）和 str.split 但没有成功。 实现这一目标的最简单方法是什么？

您可以使用pandas.Series.str.split就像你会用的一样split通常情况下。只需在绳子上分开即可'::'，并对从创建的列表建立索引split method:

>>> df = pd.DataFrame({'text': ["vendor a::ProductA", "vendor b::ProductA", "vendor a::Productb"]})
>>> df
                 text
0  vendor a::ProductA
1  vendor b::ProductA
2  vendor a::Productb
>>> df['text_new'] = df['text'].str.split('::').str[0]
>>> df
                 text  text_new
0  vendor a::ProductA  vendor a
1  vendor b::ProductA  vendor b
2  vendor a::Productb  vendor a

这是一个非熊猫解决方案：

>>> df['text_new1'] = [x.split('::')[0] for x in df['text']]
>>> df
                 text  text_new text_new1
0  vendor a::ProductA  vendor a  vendor a
1  vendor b::ProductA  vendor b  vendor b
2  vendor a::Productb  vendor a  vendor a

编辑：这是对正在发生的事情的逐步解释pandas above:

# Select the pandas.Series object you want
>>> df['text']
0    vendor a::ProductA
1    vendor b::ProductA
2    vendor a::Productb
Name: text, dtype: object

# using pandas.Series.str allows us to implement "normal" string methods 
# (like split) on a Series
>>> df['text'].str
<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x110af4e48>

# Now we can use the split method to split on our '::' string. You'll see that
# a Series of lists is returned (just like what you'd see outside of pandas)
>>> df['text'].str.split('::')
0    [vendor a, ProductA]
1    [vendor b, ProductA]
2    [vendor a, Productb]
Name: text, dtype: object

# using the pandas.Series.str method, again, we will be able to index through
# the lists returned in the previous step
>>> df['text'].str.split('::').str
<pandas.core.strings.StringMethods object at 0x110b254a8>

# now we can grab the first item in each list above for our desired output
>>> df['text'].str.split('::').str[0]
0    vendor a
1    vendor b
2    vendor a
Name: text, dtype: object

我建议检查一下pandas.Series.str 文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.html，或者，更好的是，在 pandas 中处理文本数据 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/text.html.