Python Pandas - 数据框列 - 将格式“2015/2016”的 FY 转换为“15/16”答案

【问题标题】：Python Pandas - Dataframe column - Convert FY in format '2015/2016' to '15/16'Python Pandas - 数据框列 - 将格式“2015/2016”的 FY 转换为“15/16”
【发布时间】：2017-07-19 18:37:20
【问题描述】：

我的数据框中有一列（称为“FY”），其财政年度值的格式为：2015/2016 或 2016/2017。

我想将整列转换为 15/16 或 16/17 等。

我猜你不知何故只从字符串中取出第 3、第 4 和第 5 个字符，以及第 8 和第 9 个字符，但不知道该怎么做。

谁能帮帮我？谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

给定一个字符串date = "2015/2016"，您可以执行以下操作来获取15/16：

使用left, right = date.split('/') 捕获两个单独的日期
从字符串中删除除最后 2 个字符之外的所有字符：
```
new_left = left[-2:]
new_right = right[-2:]
```
将新字符串与new_date = new_left+'/'+new_right 合二为一

编辑：根据其他答案直接使用数据框的单行解决方案：

df['new'] = df['fy'].str.split('/')[0][-2:] +'/'+ df['fy'].str.split('/')[1][-2:]

这是一种更通用的方法，因为它适用于不同长度的字符串，并且只获取最后 2 个字符，防止不正确的索引导致错误并防止您对它们进行硬编码（即使您的日期可能总是有 4 个字符）每个都加上'/'，至少在接下来的 8000 年内）

【讨论】：

非常感谢。完全按照你说的工作。我投了赞成票。我希望你不介意，但我会接受 Andrew 的回答，因为我认为它会更多地帮助其他人，因为它可以在一行中完成所有操作
好的，我可以帮忙，但是如果你的字符串长度不同，这个答案将不起作用，因为索引会偏移或不正确。这种方法更通用
感谢您抽出时间提供帮助。
没问题@ScoutEU ;) 帮助他人总是一种乐趣。这就是SO的方式。你永远不知道什么时候一个“随机的陌生人”会让你开心。祝你编码好运
谢谢。如果您没有注意到，我将您的答案标记为已接受的答案。如果你在英国附近，祝你有个愉快的夜晚。如果你更多地在美国，祝你有美好的一天！

【解决方案2】：

这是使用此示例数据集的另一种方式：

df
          fy
0  2015/2016
1  2016/2017
2  2017/2018

df['fy_new'] = df['fy'].str[2:4] + '/' + df['fy'].str[7:9]
df
          fy fy_new
0  2015/2016  15/16
1  2016/2017  16/17
2  2017/2018  17/18

【讨论】：

完美。完全按照我的意愿工作！ :)

【解决方案3】：

选项 1
使用pd.Series.str.replace

df.FY.str.replace('\d{2}(\d{2}/)\d{2}(\d{2})', r'\1\2')

0    15/16
1    16/17
Name: FY, dtype: object

选项 2
使用pd.DataFrame.replace

df.replace(dict(FY={'\d{2}(\d{2}/)\d{2}(\d{2})': r'\1\2'}), regex=True)

      FY
0  15/16
1  16/17

【讨论】：

这里有很多很棒的答案，非常感谢您的帮助。我已经将 Andrews 的答案标记为已接受的答案，但非常感谢您的帮助 :)
@ScoutEU 感谢您的评论。请记住，您选择接受的答案应该是您认为最有用的答案。但这是你的选择......很高兴我能帮上忙。
好点。我会等到帖子较旧后再标记。谢谢

【解决方案4】：

如果你有一个字符串，你总是可以通过写来选择它的一部分：

foo = 'abcdefg'

foo2 = foo[2:4]

打印 foo2

那么输出将是：光盘

【讨论】：

【解决方案5】：

试试这个

for index, rows in df.iterrows():
    s = rows["FY"]   
    df.loc[index, "FY"] = "".join(s[2:5] + s[7:])

这里df 是数据框对象。

【讨论】：

嘿，第一次尝试你的，因为它一次完成。虽然我没有收到任何错误，但它也没有做任何事情？对于索引，time1.iterrows() 中的行： s = rows['Date FY'] time1.loc[index, 'Date FY'] == "".join(s[2:5] + s[7:] )
再试一次。我更新了代码。我插入了== 而不是=
完美！ :D！太棒了！