如何根据另一列切片DataFrame列？遇AttributeError报错求助

先来看你的问题场景：你有这样一个DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    "Main": ["Sri playnig well cricket", "sri went out", "Ram is in", "Ram went to UK,US"],
    "Length": [5, 2, 1, 2]
}
df = pd.DataFrame(data)

你希望根据Length列的数值，对Main列的字符串进行对应长度的切片，得到这样的结果：

你的代码为什么报错？ #

你写的apply函数有两个核心问题：

1. 字符串没有slice()方法：Python里对字符串切片要用[起始索引:结束索引]的语法，而不是调用slice()方法，这就是你遇到AttributeError: 'str' object has no attribute 'slice'的直接原因。
2. 多余的循环逻辑：你在函数里循环了整个df["Length"]，但实际上每一行只需要用到当前行的Length值，循环所有行的Length完全没必要，还会导致逻辑混乱。

正确的解法 #

我们只需要针对每一行取对应的Length值，对Main字符串做切片即可，这里提供两种写法：

方法1：自定义函数

def slicer(row):
    # 取当前行的Length值，对Main字符串进行前N个字符的切片
    return row['Main'][:row['Length']]

# 将处理后的结果替换原来的Main列
df['Main'] = df.apply(slicer, axis=1)

方法2：更简洁的lambda表达式

如果不想写单独的函数，用lambda可以一行搞定：

df['Main'] = df.apply(lambda row: row['Main'][:row['Length']], axis=1)

运行上面的代码后，你就能得到期望的结果了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pyd