使用熊猫根据其他列删除/替换列值

Question

我有一个像这样的数据框：

df
col1     col2      col3
 ab       1        prab
 cd       2        cdff
 ef       3        eef

我想从col3值中删除col1值

最终数据帧应类似于<< / p>

df
col1     col2      col3
 ab       1        pr
 cd       2        ff
 ef       3        e

如何以最有效的方式使用熊猫？

Answer 1

在.apply上将replace与axis=1一起使用：

df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col3'].replace(x['col1'], ''), axis=1)

输出

  col1  col2 col3
0   ab     1   pr
1   cd     2   ff
2   ef     3    e

Answer 2

看起来像是不可避免的循环，因为您必须处理替换/删除子字符串。在这种情况下，列表理解可能会派上用场：

%%timeit
df.apply(lambda x: x['col3'].replace(x['col1'], ''), axis=1)

# 767 µs ± 24.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

同时

%%timeit
[a.replace(b,'') for a,b in zip(df['col3'], df['col1'])]

# 24.4 µs ± 3.18 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Answer 3

也许这可能有效：

df.col3.str.replace(df.col1, "")

另请参阅： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/text.html

Answer 4

假设df是矩阵：

df = [["ab",1,"prab"],["cd",2,"cdff"],["ef",3,"eef"]]

您要删除每一行的每个值（col3）中的键（col1）：

for row in df:
  row[2] = row[2].replace(row[0],"")

在本文档之后，每次出现的col1都将替换为空字符串“”。