参考：
Pandas DataFrame: remove unwanted parts from strings in a column
参考上面链接中提供的答案.我研究了一些正则表达式,我打算深入研究,但与此同时我可以使用一些帮助.
我的数据框是这样的：
DF：
c_contofficeID 0 0109 1 0109 2 3434 3 123434 4 1255N9 5 0109 6 123434 7 55N9 8 5599 9 0109
Psuedo Code
如果前两个字符是12则删除它们.或者,在前两个字符中没有12的字符中添加12.
结果如下：
c_contofficeID 0 0109 1 0109 2 3434 3 3434 4 55N9 5 0109 6 3434 7 55N9 8 5599 9 0109
我正在使用上面链接中的答案作为起点：
df['contofficeID'].replace(regex=True,inplace=True,to_replace=r'\D',value=r'')
我尝试过以下方法：
尝试1)
df['contofficeID'].replace(regex=True,to_replace=r'[1][2]',value=r'')
尝试2)
df['contofficeID'].replace(regex=True,to_replace=r'$[1][2]',value=r'')
尝试3)
df['contofficeID'].replace(regex=True,to_replace=r'?[1]?[2]',value=r'')
解决方法
新的答案
来自@Addison的评论
来自@Addison的评论
# '12(?=.{4}$)' makes sure we have a 12 followed by exactly 4 something elses
df.c_contofficeID.str.replace('^12(?=.{4}$)','')
如果ID必须有四个字符,那么它就更简单了
df.c_contofficeID.str[-4:]
老答案
使用str.replace
df.c_contofficeID.str.replace('^12','').to_frame()
