您遇到的错误可能是由于 Pandas DataFrame 中字符串方法使用不当造成的。您可以使用.str访问器结合正则表达式来清理result列，从而获得所需的结果。该str.extract()方法特别适用于仅提取字符串的数字部分，同时忽略不需要的字符。

您可以按照以下方式操作：

import pandas as pd

# Example data
data = {
    'time': ['09:00', '10:00', '11:00', '12:00', '13:00'],
    'result': ['+52A', '+62B', '+44a', '+30b', '-110a']
}

df = pd.DataFrame(data)

# Use a regular expression to extract the numeric part of the result column
df['result'] = df['result'].str.extract('(\d+)', expand=False)

print(df)

解释：

1. str.extract('(\d+)')：
2. 正则表达式(\d+)用于捕获一个或多个数字。括号()创建一个捕获组，并\d+匹配一个或多个数字。
3. 这将从列中的每个字符串中提取数字部分result。
4. expand=False：
5. 当 时expand=False，结果以 Series 形式返回，并直接分配回列result。

输出：

    time result
0  09:00     52
1  10:00     62
2  11:00     44
3  12:00     30
4  13:00    110

此方法可以有效地删除不需要的字符（例如+、-和任何字母）并仅保留列中的数字值result。