使用 Pandas Dataframe 中的另一列数据拆分列数据答案

【问题标题】：Split a column data using another column data in Pandas Dataframe使用 Pandas Dataframe 中的另一列数据拆分列数据
【发布时间】：2017-08-11 04:21:37
【问题描述】：

我有一列 A，它是我的数据框中另一列 B 的子集。我想用 A 拆分父列 B 中的数据，所以我在新列 C 中得到 B 的剩余部分。我正在使用 lambda 尝试下面的部分。但是内栏是 A，我提到的 Series 不能转换为 str。

df['C'] = df['B'].apply(lambda x: x.split(df['A'],1)[1])

示例 DF：

B                       A
Ford F-Series pickup    Ford
Toyota Camry            Toyoto
Ford Taurus/Taurus X    Ford

需要的输出数据列：

C
F-Series pickup
Camry
Taurus/Taurus X

这里 df['A'] 是一个系列，我们需要它作为每一行的数据来做同样的事情。是否有可能将 A 列数据作为字符串传递。任何帮助，将不胜感激。谢谢。

【问题讨论】：

请添加 df 的示例和您想要的输出。
@Craig 道歉。添加了问题定义示例。
不用担心，这个例子清楚地表明了你想要做什么。希望我的回答对您有所帮助。

标签： python python-2.7 python-3.x pandas

【解决方案1】：

我假设您不仅要删除模型名称，还要删除名称之前的所有内容。

下面的代码完成了你想要的：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame( {'A':['Ford', 'Toyota', 'Ford'], 
                    'B':['Ford F-Series pickup', 'Toyota Camry', 'Ford Taurus/Taurus X']} )

df['C'] = df.apply(lambda x: x['B'].split(x['A'], 1), axis=1)['B']
print(df)

生产：

        A                     B                 C
0    Ford  Ford F-Series pickup   F-Series pickup
1  Toyota          Toyota Camry             Camry
2    Ford  Ford Taurus/Taurus X   Taurus/Taurus X

【讨论】：

谢谢@Craig。您的解决方案是准确的。工作。再次感谢！！

【解决方案2】：

您可以使用.replace 方法。由于您将在将品牌名称替换为空内容后创建前导空格，因此.strip 方法将删除这些空格。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ["Ford", "Audi"], 'B': ["Ford Pickup", "Audi R8"]})

df['C'] = df.apply(lambda x: x['B'].replace(x['A'], '').strip(), axis=1)

【讨论】：