Question

所以我有这样的数据：

Id  Title                   Fname   lname   email
1   meeting with Jay, Aj    Jay     kay     jk@something.com
1   meeting with Jay, Aj    Aj      xyz     aj@something.com
2   call with Steve         Steve   Jack    st@something.com
2   call with Steve         Harvey  Ray     h@something.com
3   lunch Mike              Mil     Mike    m@something.com

我想从“标题”中删除每个唯一ID的名字和姓氏。我尝试按ID进行分组，从而为标题，Fname，Lname等提供了一系列对象

df.groupby('Id')

我已将Fname与.agg(lambda x: x.sum() if x.dtype == 'float64' else ','.join(x))串联

＆保留在concated数据框中。

同样，所有其他列也被汇总。问题是如何根据此汇总系列替换“标题”中的值。

concated['newTitle']  = [ concated.Title.str.replace(e[0]).replace(e[1]).replace(e[1])
                     for e in
                     zip(concated.FName.str.split(','), concated.LName.str.split(','))
                     ]

我想要类似这样的方法，或者通过其他方式，对于每个ID，我都可以获取带有替换值的newTitle。

输出如下：

Id Title
1  Meeting with ,
2  call with 
3  lunch

Answer 1

通过连接Fname和lname并替换来创建映射器系列，

s = df.groupby('Id')[['Fname', 'lname']].apply(lambda x: '|'.join(x.stack()))
df.set_index('Id')['Title'].replace(s, '', regex = True).drop_duplicates()


Id
1    meeting with , 
2         call with 
3             lunch

从其他系列对象修改系列

1 个答案: