如何在pandas中拆分所有列字符串仅保留首值并解决NameError问题

• 语法错误：lambda x: i[0] for i in x.split("&")是非法语法，生成器表达式没有正确的闭合边界，Python解释器无法将x识别为lambda的入参，会作为全局变量检索，检索失败就抛出NameError: name 'x' is not defined
• 逻辑错误：df.apply()默认按列迭代，传入lambda的参数x是整列的Series对象，而非单个单元格字符串，Series本身没有split()方法，即便语法修正也会触发属性错误。

方案1：使用str.split分割取首元素 #

借助pandas的字符串访问器str对整列批量处理，性能更高：

import pandas as pd

# 示例数据构造
df = pd.DataFrame({'A': ['1&2', '3'], 'B': ['3', '5&6']})

# 所有列按&分割取第一个值
df = df.apply(lambda col: col.str.split('&').str[0])

# 可选：转换为数值类型
df = df.astype(int)

方案2：正则替换 #

直接用正则匹配删除&及之后的所有内容，写法更简洁：

df = df.replace(r'&.*', '', regex=True).astype(int)

两种方案运行后都可以得到你需要的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9364978