如何移除DataFrame列末尾的.0？Pandas代码失效求助

问题根源 #

你写的代码里有两个关键错误导致替换失效：

• 多余的df3['CAS'] = df3['CAS/ID NO'].to_string()这行，to_string()会把整个列转换成一个包含所有行的长字符串，直接覆盖了后续的处理逻辑
• 使用replace时设置了regex=False，导致正则表达式\.0被当作普通字符串匹配，无法精准定位末尾的.0

修正方案 #

根据CAS/ID NO列的数据类型，有两种可靠的处理方式：

方式1：针对纯整数型的浮点列（所有值都是X.0）

如果该列的数值都是整数的浮点形式（比如123.0），可以先转成整数再转字符串，直接去掉.0：

import requests
import pandas as pd

url = ' https://www.accessdata.fda.gov/scripts/sda/sdNavigation.cfm?sd=edisrev&displayAll=true'
html = requests.get(url).content
df_list2 = pd.read_html(html)
df2 = df_list2[0]
df3 = df2.dropna(subset=['CAS/ID NO'])
# 先转整数再转字符串，直接去除.0
df3['CAS'] = df3['CAS/ID NO'].astype(int).astype(str)
print(df3[['CAS/ID NO', 'CAS']])

方式2：通用正则替换（兼容带小数的情况）

如果列中存在非整数的浮点值（比如123.45），只想去掉末尾的.0、保留其他小数部分，用正则匹配末尾的.0并替换：

import requests
import pandas as pd

url = ' https://www.accessdata.fda.gov/scripts/sda/sdNavigation.cfm?sd=edisrev&displayAll=true'
html = requests.get(url).content
df_list2 = pd.read_html(html)
df2 = df_list2[0]
df3 = df2.dropna(subset=['CAS/ID NO'])
# 正则匹配末尾的.0并替换为空，启用regex=True
df3['CAS'] = df3['CAS/ID NO'].astype(str).replace(r'\.0$', '', regex=True)
print(df3[['CAS/ID NO', 'CAS']])

关键说明 #

• 必须删除df3['CAS'] = df3['CAS/ID NO'].to_string()这行，否则整列会被转成一个大字符串，后续处理完全失效
• 正则替换时要用r'\.0$'，$确保只匹配字符串末尾的.0，同时设置regex=True让正则规则生效

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tom