如何用Pandas提取列中'-'后内容？实现类似SAS scan的列调整

当然可以实现，Python中处理这类字符串提取和列操作，用pandas的字符串方法就能达到类似SAS scan函数的效果，以下是具体实现步骤：

步骤1：构造示例数据集 #

先模拟你描述的数据集：

import pandas as pd

data = {
    'Column A': ['001-3', '002-14'],
    'Column B': [5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

步骤2：将原Column B内容移至Column C #

直接赋值即可：

df['Column C'] = df['Column B']

步骤3：从Column A提取'-'后的内容填充Column B #

这里有两种常用方法，都能实现类似SAS scan函数按分隔符提取指定位置内容的效果：

方法一：使用str.split拆分字符串

str.split('-')会把字符串按'-'拆分成列表，取索引1的元素（对应分隔符后的内容）：

df['Column B'] = df['Column A'].str.split('-').str[1]

方法二：使用str.extract正则提取

通过正则表达式匹配'-'后的所有字符，适合更复杂的匹配场景：

df['Column B'] = df['Column A'].str.extract(r'-(.*)$')

最终结果 #

执行完上述代码后，数据集会变成：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者guokelsey