在整个列中删除特定字符之后的所有字符，而不是字符本身，python

Question

我有一个数据框，出于可重现性的目的，我将其制作成字典。我想删除“索引”列中最后一个“1”之后的所有字符，而不是删除“1”本身。有人知道如何快速做到这一点吗？我尝试了以下但它也删除了“1”：

df1['index'] = [x.split('1')[-1] for x in df1['index']]

{0: {'1': 0.001549586776859504,
  '10': 0.001549586776859504,
  '11': 0.00017217630853994488,
  '12': 4.304407713498622e-05,
  '13': 0.00012913223140495865},
 1: {'1': 0.000387396694214876,
  '10': 0.000387396694214876,
  '11': nan,
  '12': nan,
  '13': nan},
 2: {'1': 0.001162190082644628,
  '10': 0.001162190082644628,
  '11': 9.838646202282564e-05,
  '12': 2.459661550570641e-05,
  '13': 7.378984651711923e-05},
 3: {'1': 0.015883264462809916,
  '10': 0.015883264462809916,
  '11': 0.0006149153876426602,
  '12': 0.00015372884691066505,
  '13': 0.0004611865407319952},
 4: {'1': 0.00387396694214876,
  '10': 0.00387396694214876,
  '11': 0.00012298307752853205,
  '12': 3.0745769382133014e-05,
  '13': 9.223730814639904e-05},
 5: {'1': 0.001549586776859504,
  '10': 0.001549586776859504,
  '11': nan,
  '12': nan,
  '13': nan},
 6: {'1': 0.005423553719008264,
  '10': 0.005423553719008264,
  '11': 0.0002951593860684769,
  '12': 7.378984651711923e-05,
  '13': 0.00022136953955135768},
 7: {'1': 0.001549586776859504,
  '10': 0.001549586776859504,
  '11': 0.00017217630853994488,
  '12': 4.304407713498622e-05,
  '13': 0.00012913223140495865},
 8: {'1': 0.001162190082644628,
  '10': 0.001162190082644628,
  '11': nan,
  '12': nan,
  '13': nan},
 9: {'1': 0.001549586776859504,
  '10': 0.001549586776859504,
  '11': 7.378984651711923e-05,
  '12': 1.8447461629279807e-05,
  '13': 5.534238488783942e-05},
 'index': {'1': '00', '10': '000', '11': '0', '12': '20', '13': '30'}}

Answer 1

此解决方案将 int 转换为字符串，然后搜索第一个与零不同的数字，然后获取您需要的分区（从开始到与零不同的数字的位置）并将其转换回浮点数。 编码愉快

df1['index']=[float(x[:x.find(x.split(".")[-1].replace("0","")[0])+1]) for x in list(map(str,df1['index']))]

在整个列中删除特定字符之后的所有字符，而不是字符本身，python

delete all characters after specific character, not character itself, in whole column, python

python

string

dataframe

character