无需创建新列，基于Pandas字符串列按数值筛选

要在不修改原DataFrame的前提下，按Category列后两位的数值筛选子集，你可以用以下两种高效的向量化方法：

方法1：使用pd.to_numeric转换 #

import pandas as pd

df_subset = df[pd.to_numeric(df['Category'].str[2:]) <= 3]

方法2：使用.astype(int)转换 #

df_subset = df[df['Category'].str[2:].astype(int) <= 3]

为什么你的第二种写法不生效？ #

int(df['Category'].str[2:4])这种写法错误，因为df['Category'].str[2:4]返回的是Pandas Series对象，无法直接用Python内置的int()批量转换，必须用Pandas提供的向量化方法处理整个Series。

效果说明 #

两种方法都会生成布尔索引数组，用来筛选原DataFrame中符合条件的行，完全不会修改原DataFrame，最终得到的df_subset会包含AB00、CD01、EF02、GH03这些行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PSt