解决方案首先编译正则表达式，然后将编译后的正则表达式用于每一行。lambda还依赖于海象运算符:=。假设第二列命名为col2。

import re

pattern = re.compile("([\d]+)-[\d]+ year")
df["col2"] = df["col2"].map(lambda x: m[1] if (m:=pattern.match(x)) else x)

我相信你想要的是series.str.replace()。
这是否为您提供了所需的输出？

df = pd.DataFrame.from_records([[1778, '3-5 year'], [961, np.nan], [2141, 'h 3+ year']], columns=['a','b'])

repl = lambda m: m.group(1)
df.b = df.b.str.replace(r'(\d+)-\d+\syear', repl, regex=True)
df

其采用原始的df：

a          b
0  1778   3-5 year
1   961        NaN
2  2141  h 3+ year

并给出输出：

a          b
0  1778          3
1   961        NaN
2  2141  h 3+ year