如何从整数中移除指定数字？以2006去0得26为例

针对你遇到的「数值去0后无法在聚合函数场景中使用replace方法」的问题，以下分场景给出可行方案：

1. SQL 场景 #

多数数据库的聚合函数（如SUM/AVG）对嵌套字符串操作支持有限，可通过以下方式处理：

方法1：逐位过滤拼接（适配所有SQL环境） #

通过递归逐位提取数字，过滤0后拼接，再转回数值。以MySQL为例：

WITH RECURSIVE num_process AS (
    SELECT 
        original_num,
        original_num AS remaining_num,
        '' AS result_str
    FROM your_table
    UNION ALL
    SELECT 
        original_num,
        FLOOR(remaining_num / 10),
        CONCAT(IF(remaining_num % 10 != 0, remaining_num % 10, ''), result_str)
    FROM num_process
    WHERE remaining_num > 0
)
SELECT 
    original_num,
    CAST(MAX(result_str) AS UNSIGNED) AS cleaned_num
FROM num_process
GROUP BY original_num;

要执行聚合（如求和），直接修改最后一行：

SELECT SUM(CAST(MAX(result_str) AS UNSIGNED)) AS total_cleaned
FROM num_process
GROUP BY original_num;

方法2：字符串替换+类型转换（兼容PostgreSQL/MySQL等） #

若数据库允许类型转换嵌套，可直接用REPLACE，如果聚合函数不支持多层嵌套，先用子查询预处理：

-- 子查询预处理后聚合求平均值
SELECT AVG(cleaned_num) AS avg_cleaned
FROM (
    SELECT CAST(REPLACE(CAST(original_num AS TEXT), '0', '') AS INTEGER) AS cleaned_num
    FROM your_table
) AS temp;

2. Python（Pandas）场景 #

在聚合操作中，直接用str.replace可能受限，可通过以下方式处理：

方法1：自定义函数适配聚合 #

import pandas as pd

def remove_zeros(num):
    cleaned_str = ''.join([c for c in str(num) if c != '0'])
    return int(cleaned_str) if cleaned_str else 0  # 处理全0的边界情况

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'values': [2006, 1050, 300, 5]})

# 聚合求和
total = df['values'].apply(remove_zeros).sum()
# 或者用agg方法
agg_result = df.agg({'values': lambda x: x.apply(remove_zeros).sum()})

方法2：向量化处理（高效适配大数据） #

import pandas as pd

# 先转字符串替换0，再转回数值，生成新列
df['cleaned_values'] = df['values'].astype(str).str.replace('0', '').astype(int)
# 直接对新列执行聚合
total = df['cleaned_values'].sum()

通用核心思路 #

无论哪种场景，核心逻辑都是：

1. 将数值转为字符串，过滤所有'0'字符
2. 将过滤后的字符串转回数值类型
3. 优先将清理逻辑作为预处理步骤（如SQL子查询、Pandas新列），再对处理后的结果执行聚合，避免在聚合函数内嵌套复杂操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jinesh