python - 使用 Pandas Dataframe 中的另一列数据拆分列数据

Question

我有一个 A 列，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，以便在新的 C 列中获得 B 的剩余部分。我正在尝试使用 lambda 进行以下操作。但内列是 A，我提到它是因为 Series 无法转换为 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

所需的输出数据列:

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。是否有可能将列 A 数据作为字符串传递。任何帮助，将不胜感激。谢谢。

Answer 1

我假设您不仅要删除模型名称，还要删除名称前的所有内容。

下面的代码可以完成你想要的:

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)

产生:

        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