Python：Pandas根据字符串长度过滤字符串数据
我喜欢过滤掉字符串长度不等于10的数据。
如果我尝试过滤掉列A或B的字符串长度不等于10的任何行，则尝试这样做。
df=pd.read_csv('filex.csv')
df.A=df.A.apply(lambda x: x if len(x)== 10 else np.nan)
df.B=df.B.apply(lambda x: x if len(x)== 10 else np.nan)
df=df.dropna(subset=['A','B'], how='any')
这工作缓慢，但正在工作。
但是，当A中的数据不是字符串而是数字（有时在read_csv读取输入文件时解释为数字）时，有时会产生错误。
File "<stdin>", line 1, in <lambda>
TypeError: object of type 'float' has no len()
我相信应该有更高效，更优雅的代码来代替。
根据下面的答案和评论，我找到的最简单的解决方案是：
df=df[df.A.apply(lambda x: len(str(x))==10]
df=df[df.B.apply(lambda x: len(str(x))==10]
要么
df=df[(df.A.apply(lambda x: len(str(x))==10) & (df.B.apply(lambda x: len(str(x))==10)]
要么
df=df[(df.A.astype(str).str.len()==10) & (df.B.astype(str).str.len()==10)]
问题答案：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filex.csv')
df['A'] = df['A'].astype('str')
df['B'] = df['B'].astype('str')
mask = (df['A'].str.len() == 10) & (df['B'].str.len() == 10)
df = df.loc[mask]
print(df)
应用于filex.csv：
A,B
123,abc
1234,abcd
1234567890,abcdefghij
上面的代码打印
A B
2 1234567890 abcdefghij
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问题内容： 有没有办法在不知道字符串长度的情况下，将一个字符长的字符串切成4个字符串，每个字符长？ 例如： 问题答案：