如何批量处理大型DataFrame的TIME列，截取每行/之前的内容？

你的循环写法完全没对字符串做实际切割处理，只是空转循环，也没修改原DataFrame的内容，自然得不到预期结果。给你几种高效的实现方式：

• 方法一：使用str.split分割字符串
  这是最直观的方式，按斜杠分割后取第一部分：

DATA['TIME'] = DATA['TIME'].str.split('/').str[0]

• 方法二：使用str.extract提取目标内容
  适合需要用正则匹配的场景，提取斜杠前的所有字符：

DATA['TIME'] = DATA['TIME'].str.extract(r'(.*?)/', expand=False)

• 方法三：使用str.replace替换掉多余内容
  把斜杠及之后的所有字符替换为空：

DATA['TIME'] = DATA['TIME'].str.replace(r'/.*', '', regex=True)

以上都是pandas的矢量化操作，比逐行循环效率高得多，尤其是数据量较大时效果更明显。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20737601