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Python Pandas 使用另一列删除子字符串

coder 2023-08-21 原文

我试过四处搜索，但找不到一个简单的方法来做到这一点，所以我希望你的专业知识能有所帮助。

我有一个包含两列的 Pandas 数据框

import numpy as np
import pandas as pd

pd.options.display.width = 1000
testing = pd.DataFrame({'NAME':[
    'FIRST', np.nan, 'NAME2', 'NAME3', 
    'NAME4', 'NAME5', 'NAME6'], 'FULL_NAME':['FIRST LAST', np.nan, 'FIRST LAST', 'FIRST NAME3', 'FIRST NAME4 LAST', 'ANOTHER NAME', 'LAST NAME']})

这给了我

          FULL_NAME   NAME
0        FIRST LAST  FIRST
1               NaN    NaN
2        FIRST LAST  NAME2
3       FIRST NAME3  NAME3
4  FIRST NAME4 LAST  NAME4
5      ANOTHER NAME  NAME5
6         LAST NAME  NAME6

我想做的是从“NAME”列中获取值，然后从“FULL NAME”列中删除(如果存在)。所以函数会返回

          FULL_NAME   NAME           NEW
0        FIRST LAST  FIRST          LAST
1               NaN    NaN           NaN
2        FIRST LAST  NAME2    FIRST LAST
3       FIRST NAME3  NAME3         FIRST
4  FIRST NAME4 LAST  NAME4    FIRST LAST
5      ANOTHER NAME  NAME5  ANOTHER NAME
6         LAST NAME  NAME6     LAST NAME

到目前为止，我已经在下面定义了一个函数并且正在使用 apply 方法。不过，这在我的大型数据集上运行得相当慢，我希望有一种更有效的方法来做到这一点。谢谢!

def address_remove(x):
    try:
        newADDR1 = re.sub(x['NAME'], '', x[-1])
        newADDR1 = newADDR1.rstrip()
        newADDR1 = newADDR1.lstrip()
        return newADDR1
    except:
        return x[-1]

最佳答案

这是一个比您当前的解决方案快很多的解决方案，但我不相信不会有更快的东西

In [13]: import numpy as np
         import pandas as pd
         n = 1000
         testing  = pd.DataFrame({'NAME':[
         'FIRST', np.nan, 'NAME2', 'NAME3', 
         'NAME4', 'NAME5', 'NAME6']*n, 'FULL_NAME':['FIRST LAST', np.nan, 'FIRST  LAST', 'FIRST NAME3', 'FIRST NAME4 LAST', 'ANOTHER NAME', 'LAST NAME']*n})

这是一种很长的衬里，但它应该可以满足您的需要

我能想出的快速解决方案是使用 replace ，如另一个答案中所述:

In [37]: %timeit testing ['NEW2'] = [e.replace(k, '') for e, k in zip(testing.FULL_NAME.astype('str'), testing.NAME.astype('str'))]
100 loops, best of 3: 4.67 ms per loop

原答案:

In [14]: %timeit testing ['NEW'] = [''.join(str(e).split(k)) for e, k in zip(testing.FULL_NAME.astype('str'), testing.NAME.astype('str'))]
100 loops, best of 3: 7.24 ms per loop

与您当前的解决方案相比:

In [16]: %timeit testing['NEW1'] = testing.apply(address_remove, axis=1)
10 loops, best of 3: 166 ms per loop

这些为您提供与当前解决方案相同的答案

关于Python Pandas 使用另一列删除子字符串，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34773317/

PythonPandasNAME39FIRSTstringreplaceseries

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