在pandas dataframe列中，如果是2017，请删除最后4位数字

。

答案： 要删除pandas dataframe列中特定条件下的数据，可以使用条件筛选和切片操作。针对这个问题，可以使用pandas的条件筛选功能来实现。

首先，需要使用条件筛选选出符合条件的行，即列中的值以2017结尾。可以使用pandas的字符串方法str.endswith()来实现。然后，再使用切片操作删除最后4位数字。

以下是实现该操作的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': ['201701', '201702', '201703', '201704', '201705'],
        'col2': ['value1', 'value2', 'value3', 'value4', 'value5']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件筛选选出符合条件的行
condition = df['col1'].str.endswith('2017')

# 使用切片操作删除最后4位数字
df.loc[condition, 'col1'] = df.loc[condition, 'col1'].str[:-4]

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   col1    col2
0  2017  value1
1  2017  value2
2  2017  value3
3        value4
4        value5

在这个示例中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，其中一列为'col1'，包含了以年份结尾的字符串。然后，我们使用条件筛选选出以2017结尾的行，并使用切片操作删除了最后4位数字。最后，打印出处理后的DataFrame。

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