pandas dataframe substring df ['column1']。str [：'column2']

Question

我有一个带有列的数据框（df）（A =对象，B = int64） 我需要的是能够得到一个＆＃39; A＆＃39;的子串。基于＆＃39; B＆＃39;。

的价值

我想得到＆＃39; C＆＃39;像这样：

  A      B    C
=====  =====  =========================
Jimmy  4      Jimm
Tommy  2      To
Karl   3      Kar
Jane   1      J
=====  =====  =========================

到目前为止，我试过这个：

df['C'] = df['A'].str[:df['B']]

我也试过这个：

l = (lambda x,y: str(x)[:y])

df[['A','B']].apply(l)

没有运气。

Answer 1

以下工作但它不会很快，因为它作为每一行的循环操作，这里的关键是传递param axis=1以按行操作，我们可以而不是访问每列的值：

In [46]:

df['C'] = df.apply(lambda x: x['A'][:x['B']], axis=1)
df
Out[46]:
       A  B     C
0  Jimmy  4  Jimm
1  Tommy  2    To
2   Karl  3   Kar
3   Jane  1     J

所以只是看看你的尝试以及他们为什么不工作：df['C'] = df['A'].str[:df['B']]这会失败，因为你试图通过传递一个系列来下标A列中的每个元素，它必须是一些常数不幸的是，这是一个不错的主意，但却没有成功。

l = (lambda x,y: str(x)[:y])
df[['A','B']].apply(l)

这不会起作用，因为df[['A', 'B']]的结果只是你原来的df，你没有指定axis来操作，所以默认为{{1}这是列式的，实际上你的lambda现在失败了，因为只有一个param被传递，在第一次迭代时它将是0，所以使这个工作的唯一方法是通过传递param来逐行操作{ {1}}。我目前无法想到更好的方式。