[英]How to replace a substring in one column based on the string from another column?
[英]Remove substring from column based on another column
尝试使用一列中的值(作为字符串)来确定从另一列中删除的内容。 列的剩余部分必须保持不变。
示例数据:
import pandas as pd
dfTest = pd.DataFrame({
'date': ['190225', '190225', '190226'],
'foo': ['190225-file1_190225', '190225-file2_190225', '190226-file3_190226']
})
dfTest
结果数据框:
| date | foo
------------------------------------
0 | 190225 | 190225-file1_190225
1 | 190225 | 190225-file2_190225
2 | 190226 | 190226-file3_190226
我需要创建'bar'列,其中'foo'删除了所有'date'匹配项。
我要找的是这个:
| date | foo | bar
-----------------------------------------------
0 | 190225 | 190225-file1_190225 | -file1_
1 | 190225 | 190225-file2_190225 | -file2_
2 | 190226 | 190226-file3_190226 | -file3_
'date'列的内容,无论它们出现在开头,中间还是结尾,都需要为'foo'的每一行删除。
我尝试了一些像下面的代码,但它不起作用。 它只是复制原始列而不替换任何东西。 请注意,更改regex = False不会影响结果。
dfTest['bar'] = dfTest['foo'].str.replace(str(dfTest['date']), '')
#or (removing .str, gives same result):
#dfTest['bar'] = dfTest['foo'].replace(str(dfTest['date']), '')
两者都导致下表('bar'中完全相同):
| date | foo | bar
-----------------------------------------------------------
0 | 190225 | 190225-file1_190225 | 190225-file1_190225
1 | 190225 | 190225-file2_190225 | 190225-file2_190225
2 | 190226 | 190226-file3_190226 | 190226-file3_190226
如何删除日期列的内容,否则保留原始数据?
Eddited:我注意到在lambda上替换它没有按预期工作,所以我分成一个函数。
def replace(str1, str2):
return str1.replace(str2, '')
dfTest['bar'] = dfTest.apply(lambda row: replace(row['foo'], row['date']), axis=1)
所以,我试过这个并且效果很好:
dfTest['bar'] = dfTest.apply(lambda row : row['foo'].replace(str(row['date']), ''), axis=1)
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.