Question

假设我有以下数据框：

a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]]
b = [1,1]


df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b'])

我的目标是删除B系列中A系列列表中的元素。我的尝试如下：

df['a'] = [i.remove(j) for i,j in zip(df.a, df.b)]

在我看来，逻辑听起来很合理，但是我最终得到df ['a']为一系列空值。这是怎么回事？

Answer 1

list.remove（x）删除该值并返回无。这就是上面的代码对您而言失败的原因。您还可以执行以下操作。

a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]]
b = [1,1]
df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b'])
for i, j in zip(df.a, df.b):
    i.remove(j)

print df

                        a  b
0         [2, 3, 4, 5, 6]  1
1  [23, 23, 212, 223, 12]  1

Answer 2

这是另一种方法：

In []:
df2 = df.explode('a')
df['a'] = df2.a[df2.a != df2.b].groupby(level=0).apply(list)
df

Out[]:
                        a  b
0         [2, 3, 4, 5, 6]  1
1  [23, 23, 212, 223, 12]  1

Answer 3

假设行b仅包含一个值，那么您可以在函数中使用列表理解来尝试以下操作，然后简单地应用它：

import pandas as pd
a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]]
b = [1,1]


df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b'])
def removing(row):
    val = [x for x in row['a'] if x != row['b']]
    return val
df['c'] = df.apply(removing,axis=1)
print(df)

输出：

                           a  b                       c
0         [1, 2, 3, 4, 5, 6]  1         [2, 3, 4, 5, 6]
1  [23, 23, 212, 223, 1, 12]  1  [23, 23, 212, 223, 12]

Answer 4

我会做什么

s=pd.DataFrame(df.a.tolist(),index=df.index)
df['a']=s.mask(s.eq(df.b,0)).stack().astype(int).groupby(level=0).apply(list)
Out[264]: 
0           [2, 3, 4, 5, 6]
1    [23, 23, 212, 223, 12]
dtype: object

Answer 5

如何？

b = [[1],[1]] 

df['a'] = df.apply(lambda row: list(set(row['a']).difference(set(row['b']))), axis=1)

b必须采用这种方式，但是即使您要删除一个以上的元素，您也可以有所作为。

示例：

import pandas as pd
a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]]
b = [[1,5],[1,23]]


df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b'])



df['a'] = df.apply(lambda row: list(set(row['a']).difference(set(row['b']))), axis=1)

根据列中的值从熊猫数据框中的列表中删除元素

5 个答案: