如何移除Pandas DataFrame列中数字末尾字母并解决NaN问题

你的hole_ID_MWD列混合了字符串类型（如115b）和数值类型（如490、500）。Pandas的.str系列方法仅对字符串类型单元格生效，非字符串类型的单元格会被直接转为NaN，这就是纯数字单元格出现NaN的原因。

推荐以下两种精准且避免NaN的处理方式：

方法1：先转字符串再正则替换（推荐） #

先将整列转为字符串类型，再用正则仅移除末尾的小写字母（比替换所有非数字更严谨，避免误删其他合法字符）：

df12['hole_ID_MWD'] = df12['hole_ID_MWD'].astype(str).str.replace(r'[a-z]$', '', regex=True)

• 正则[a-z]$：仅匹配字符串末尾的单个小写字母，完美匹配你的需求场景。
• astype(str)：确保所有单元格都以字符串形式处理，避免非字符串类型触发NaN。

方法2：用apply+rstrip处理 #

通过apply遍历每个元素，转为字符串后用rstrip直接移除末尾的小写字母：

def clean_hole_id(val):
    return str(val).rstrip('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz')

df12['hole_ID_MWD'] = df12['hole_ID_MWD'].apply(clean_hole_id)

这种方式逻辑直观，适合对正则不熟悉的场景。

处理后你的示例数据会得到期望输出：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abboud