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Pandas DataFrame：删除非数字字符后的所有内容(Pandas DataFrame: Remove everything after a non-digit character)
Pandas DataFrame：删除非数字字符后的所有内容(Pandas DataFrame: Remove everything after a non-digit character)
我有一个与此类似的问题： Pandas DataFrame：从列中的字符串中删除不需要的部分
区别在于我想在出现非数字字符后删除所有字符，例如：
time result 1 09:00 52m2 +6 2 10:00 62m2+balkon 3 11:00 57.+2 balkona 4 12:00 30 m2 5 13:00 46(43)我需要将这些数据修剪为：
time result 1 09:00 52 2 10:00 62 3 11:00 57 4 12:00 30 5 13:00 46我试过这个问题的解决方案，以及更多类似的问题，但我找不到这个特定的用例。
I have a question that is similar to this one: Pandas DataFrame: remove unwanted parts from strings in a column
The difference is that I want to remove all characters after a non digit character appear, for example:
time result 1 09:00 52m2 +6 2 10:00 62m2+balkon 3 11:00 57.+2 balkona 4 12:00 30 m2 5 13:00 46(43)I need to trim this data to:
time result 1 09:00 52 2 10:00 62 3 11:00 57 4 12:00 30 5 13:00 46I tried solutions from this, this and many more similar questions, but I couldn't find this specific use case.
原文：https://stackoverflow.com/questions/42781895
更新时间：2023-08-06 11:08
最满意答案
每个条件都是独立的。 这样对待它。
(document.activeElement !== obj) && (document.activeElement !== obj_two) && ...你也可以在循环中执行此操作，如果你的元素没有被明确地调出，但是我不知道它如何适合你的代码，因为我不知道你的实际代码是什么样的。
Each condition is separate. Treat it as such.
(document.activeElement !== obj) && (document.activeElement !== obj_two) && ...You could also do this in a loop if your elements weren't explicitly called out like they are, but I don't know how this would fit in your code, as I don't know what your actual code looks like.
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