python 中的 str_replace_all() r 等价物答案

【问题标题】：str_replace_all() r equivalent in pythonpython 中的 str_replace_all() r 等价物
【发布时间】：2016-06-14 13:50:35
【问题描述】：

我正在从 R 过渡到 Python，并且有一个示例数据框如下：

df = df = pd.DataFrame({'characterisitics': pd.Series(['Walter White made meth', 'Jessie Pinkman was called meth-head', 'Saul Goodman is always happy']), 'name': pd.Series(['Walter White', 'Jessie Pinkman', 'Saul Goodman'])})

         characteristics                        name
0               Walter White made meth      Walter White
1  Jessie Pinkman was called meth-head     Jessie Pinkman
2         Saul Goodman is always happy       Saul Goodman

我想使用替换每行匹配“名称”列的“特征”部分。在 R 中，我可以使用：

str_replace_all(string = df$characteristics, pattern = fixed(df$name), replacement = '')

我的输出如下：

       characteristics            name
0             made meth    Walter White
1  was called meth-head  Jessie Pinkman
2       is always happy    Saul Goodman

如果我想在 Python 中实现这一点，我应该使用什么语法？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python regex pandas dataframe

【解决方案1】：

我认为对于这一行，您必须对每一行快速应用lambda。您的简单示例实际上不需要正则表达式，因此标准 str.replace() 可以正常工作：

df.apply(lambda row: row['characterisitics'].replace(row['name'], ''), axis='columns')
Out[8]: 
0                made meth
1     was called meth-head
2          is always happy
dtype: object

【讨论】：