如何去除Pandas DataFrame某列值中的.0后缀？

先看你的原始数据输出：

Date  User
0  2020-02-05 12:54:49.0    28
1  2021-02-06 16:27:09.0    34
2  2022-02-07 16:57:15.0    29

下面是几种实用的处理方法：

方法1：正则精准替换 #

直接匹配字符串末尾的.0并替换为空，适合确定只有该后缀的场景：

df['Date'] = df['Date'].str.replace(r'\.0$', '', regex=True)

方法2：直接截断或移除末尾字符 #

如果你的时间字符串格式固定，最后三位都是.0，可以直接截断：

# 截取前len-3位，快速去掉末尾的.0
df['Date'] = df['Date'].str[:-3]

或者用rstrip移除末尾的指定字符（注意：如果字符串末尾有多个0会被一并移除，适合格式统一的情况）：

df['Date'] = df['Date'].str.rstrip('.0')

方法3：转为时间类型再格式化（推荐） #

既然这是时间数据，更规范的做法是先转为datetime类型，再按需要的格式输出，这样既能去掉.0，还能方便后续的时间操作：

# 转换为datetime类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 转为不带毫秒的时间字符串
df['Date'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

处理后的数据输出：

Date  User
0  2020-02-05 12:54:49    28
1  2021-02-06 16:27:09    34
2  2022-02-07 16:57:15    29

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