pandas如何删除DataFrame某列中存在于另一列的对应行文本

报错原因 #

Series.str.replace()方法的第一个入参要求为固定字符串或正则表达式模式，不支持直接传入另一个Series实现逐行匹配替换，因此会抛出'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed异常。

最优实现方案 #

针对10000行级别的数据集，列表推导式是性能最优的轻量化方案，耗时仅为毫秒级，远快于普通for循环：

# 逐行替换，.strip()用于去除替换后首尾多余的空格
df['Result'] = [full.replace(remove, '').strip() for full, remove in zip(df['Full Name'], df['TextToRemove'])]

如果偏好pandas原生写法，也可以使用逐行apply实现，性能略低于列表推导式，但对10000行数据也完全够用：

df['Result'] = df.apply(lambda row: row['Full Name'].replace(row['TextToRemove'], '').strip(), axis=1)

输出效果验证 #

以你提供的第0行数据为例，运行后得到的Result列值即为预期的Active Auto MY16。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stephen Lew