Pandas如何删除DataFrame字符串列首个空格前的内容

现有如下结构的pandas DataFrame：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Item_Description': ['dfd_landing BKK_AOT-Airbridge / Jetty', 'dfd_month DEL_Updater Services Pvt Ltd-Office Cleaning']})

需要实现的效果：删除Item_Description列每个字符串中第一个空格之前的所有内容，最终得到如下结果：

df1 = pd.DataFrame({'Item_Description': ['BKK_AOT-Airbridge / Jetty', 'DEL_Updater Services Pvt Ltd-Office Cleaning']})

之前尝试的代码df1['Item_Description'] = df1['Item_Description'].str.replace(".*(" ")", "")运行后会清空整段字符串，无法得到预期结果。

正则替换方案（推荐） #

直接通过正则匹配第一个空格前的所有内容替换为空，一行代码即可完成：

df1['Item_Description'] = df1['Item_Description'].str.replace(r'^.*? ', '', regex=True)

正则逻辑说明：

• ^ 锚定字符串起始位置
• .*? 采用非贪婪匹配规则，匹配从开头到第一个空格为止的所有字符（包含这个分隔空格）
• 替换匹配段为空后，剩余内容就是需要保留的部分。

字符串拆分方案 #

如果不想使用正则，也可以通过指定拆分次数的分割方法实现，同样一行完成：

df1['Item_Description'] = df1['Item_Description'].str.split(n=1).str[1]

逻辑说明：

• 给split传入参数n=1，代表仅按第一个空格做一次拆分，拆分后得到包含两个元素的列表，取索引为1的元素就是需要保留的后半段内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者toerag