Python Pandas使用另一列删除子字符串

Python Pandas使用另一列删除子字符串

这是一个比您目前的解决方案要快很多的解决方案，我不相信虽然不会更快

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})

这是一个很长的班轮，但它应该做您需要的

我可以想出的禁食解决方案是

replace

在另一个答案中提到的：

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

原始答案：

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