blocks|key|936352|text|使用str.extract|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|936353|df['Col']+=+df['Col'].str.extract('(5\d{8})')
print(df)

#+Output
+++++++++Col
0++504189219
1++500618053
2++537533477
3++581566618
4++536079946|code-block|syntax|javascript|936354|设置：|936355|df+=+pd.DataFrame({'Col':+['504189219',+'500618053',+'0537533477',
+++++++++++++++++++++++++++'966581566618',+'00536079946']})
print(df)

#+Output
++++++++++++Col
0+++++504189219
1+++++500618053
2++++0537533477
3++966581566618
4+++00536079946|936356|entityMap^0|2|B|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@$9|R|A|S|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|T|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|U|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|V|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|-4|5|6|7|W|8|@]|D|@]|E|$]]]|P|$]]

Use <code>str.extract</code>:
<pre><code>df['Col'] = df['Col'].str.extract('(5\d{8})')
print(df)

# Output
 Col
0 504189219
1 500618053
2 537533477
3 581566618
4 536079946
</code></pre>
Setup:
<pre><code>df = pd.DataFrame({'Col': ['504189219', '500618053', '0537533477',
 '966581566618', '00536079946']})
print(df)

# Output
 Col
0 504189219
1 500618053
2 0537533477
3 966581566618
4 00536079946
</code></pre>

blocks|key|1956891|text|有一个名为phonenumbers的库可以帮助您完成这项工作，请参阅this+post|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1956892|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://stackoverflow.com/questions/7058120/whats-the-best-way-to-format-a-phone-number-in-python^0|5|C|Y|9|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@$9|O|A|P|B|C]]|D|@$9|Q|A|R|1|S]]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|T|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|E|$L|M]]]]

There is a library called <code>phonenumbers</code> to help you do that job, see <a href="https://stackoverflow.com/questions/7058120/whats-the-best-way-to-format-a-phone-number-in-python">this post</a>

blocks|key|1956928|text|使用与Corr外星人相同的设置，这种方法也是可能的：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1956929|df+=+pd.DataFrame({'Col':+['504189219',+'500618053',+'0537533477',
+++++++++++++++++++++++++++'966581566618',+'00536079946']})

def+getNumber(n):
++++return+n[n.find('5'):n.find('5')+%2B+9]

df['Col']+=+df['Col'].apply(getNumber)

print(df)|code-block|syntax|javascript|1956930|同样的结果也可以通过lambda表达式来实现。|1956931|其他答案最初没有考虑到这9个数字的限制。|1956932|entityMap^0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|N|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]]|L|$]]

Using the same setup as Corralien, this method is also possible :
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>df = pd.DataFrame({'Col': ['504189219', '500618053', '0537533477',
 '966581566618', '00536079946']})

def getNumber(n):
 return n[n.find('5'):n.find('5') + 9]

df['Col'] = df['Col'].apply(getNumber)

print(df)
</code></pre>
Same result can be achieved with a lambda expression as well.
Other answers originally did not take into account the constraint of the 9 numbers.

blocks|key|936476|text|这可能是一种更有力的办法：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|936477|import+pandas+as+pd

def+fix(col):
++++return+col[-9:]+if+len(col)+>+8+and+col[-9]+==+'5'+else+col


df+=+pd.DataFrame({'Col':+['0404189219',+'500618053',+'0537533477',
+++++++++++++++++++++++++++'966581566618',+'00536079946']})

df['Col']+=+df['Col'].apply(fix)
print(df)|code-block|syntax|javascript|936478|输出：|offset|length|style|BOLD|936479|+++++++++Col
0++0404189219
1+++500618053
2+++537533477
3+++581566618
4+++536079946|936480|注意在没有“5”的情况下，原始值是如何保持原样的|936481|entityMap^0|0|0|0|3|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|T|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|U|8|@$I|V|J|W|K|L]]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|D|7|X|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|O|3|P|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]]|R|$]]

This may be a more robust approach:
<pre><code>import pandas as pd

def fix(col):
 return col[-9:] if len(col) &gt; 8 and col[-9] == '5' else col


df = pd.DataFrame({'Col': ['0404189219', '500618053', '0537533477',
 '966581566618', '00536079946']})

df['Col'] = df['Col'].apply(fix)
print(df)
</code></pre>
Output:
<pre><code> Col
0 0404189219
1 500618053
2 537533477
3 581566618
4 536079946
</code></pre>
Note how in the absence of '5', the original value remains intact

blocks|key|1957003|text|对于r的范围(len(df.Col))：df.Colrdf.Colr.find("5"):]|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1957004|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

for r in range(len(df.Col)):
df.Col[r][df.Col[r].find(&quot;5&quot;):]

I have data that looks like this
<pre><code>0 504189219
1 500618053
2 0537533477
3 966581566618
4 00536079946
</code></pre>
I want the output to be something like this
<pre><code>504189219
500618053
537533477
581566618
536079946
</code></pre>

How to get the first 9 characters starting from number 5?

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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我有这样的数据0            5041892191            5006180532            05375334773            9665815666184            00536079946我希望输出是这样的504189219500618053537533477581566618536079946

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