如何移除DataFrame列中字符串前缀START=？当前代码返回NaN

你的DataFrame的START列值格式如下：

START=20220605104039.163068
START=20220605104045.818461
START=20220605104051.500539
START=20220605104053.444575

尝试用str.split(sep,[1])处理后返回全NaN，是因为str.split的第二个参数n需要是整数，而非列表[1]，写法错误导致失效。以下是几种可行的解决方法：

方法一：修正split用法 #

用n=1限制只分割一次，然后提取分割后的第二个元素：

df['START'] = df['START'].str.split('=', n=1).str[1]

方法二：直接替换前缀 #

用str.replace直接移除固定前缀，效率更高：

df['START'] = df['START'].str.replace('START=', '', regex=False)

注：regex=False可以避免将=当作正则表达式符号，提升处理速度。

方法三：正则提取目标内容 #

如果时间格式固定为数字+.+数字，可以用正则提取：

df['START'] = df['START'].str.extract(r'(\d+\.\d+)', expand=False)

额外注意事项 #

如果执行后仍返回NaN，可能是START列的元素不是字符串类型，需要先转换为字符串再处理：

df['START'] = df['START'].astype(str).str.replace('START=', '', regex=False)

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