如何通过循环移除DataFrame值的null-前缀仅保留数字

• 现有Pandas DataFrame中部分字段值带有固定前缀null-，需要移除该前缀，仅保留前缀后的数字内容。
• DataFrame样例结构：
  
• 自行编写循环逻辑实现该需求时触发运行报错，报错情况如下：
  

Pandas本身提供了向量化的字符串处理接口，不需要手写循环逐元素修改，既可以避免类型类报错，处理效率也远高于手写循环。

全表统一处理（所有列都需要移除前缀时使用） #

直接对全表应用字符串替换规则，正则^null-只匹配字符串开头的null-前缀，不会误替换字符串其他位置出现的相同内容：

df = df.apply(lambda col: col.str.replace(r'^null-', '', regex=True))

指定列处理（仅部分列需要移除前缀时使用） #

把需要处理的列名放到列表中，仅对目标列做替换即可：

# 替换成你实际需要处理的列名
target_columns = ['列名1', '列名2', '列名3']
df[target_columns] = df[target_columns].apply(lambda col: col.str.replace(r'^null-', '', regex=True))

报错原因说明 #

手写循环触发报错的核心原因是：遍历单元格时没有做类型校验，遇到非字符串类型的值（比如空值、数值类型值）时直接调用字符串方法，就会抛出类型错误。上述向量化方案会自动跳过非字符串值、空值，不会触发这类报错。

如果一定要用手写循环实现（性能远低于向量化方案，不推荐），需要先判断值类型再做处理：

for col in df.columns:
    for idx in df.index:
        cell_val = df.loc[idx, col]
        # 仅对字符串类型、且带指定前缀的值做处理
        if isinstance(cell_val, str) and cell_val.startswith('null-'):
            df.loc[idx, col] = cell_val[5:]  # "null-"长度为5，直接截取后面的内容即可

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