根据另一列从列中删除子字符串

Question

尝试使用一列中的值（作为字符串）来确定从另一列中删除的内容。列的其余部分必须保持不变。

示例数据：

import pandas as pd

dfTest = pd.DataFrame({
    'date': ['190225', '190225', '190226'],
    'foo': ['190225-file1_190225', '190225-file2_190225', '190226-file3_190226']
})

dfTest

结果数据框：

   |    date   |          foo
------------------------------------
0  |   190225  | 190225-file1_190225
1  |   190225  | 190225-file2_190225
2  |   190226  | 190226-file3_190226

我需要创建 'bar' 列，其中 'foo' 已删除所有 'date' 匹配项。

我要找的是这个：

   |    date   |         foo          |   bar
-----------------------------------------------
0  |   190225  | 190225-file1_190225  | -file1_
1  |   190225  | 190225-file2_190225  | -file2_
2  |   190226  | 190226-file3_190226  | -file3_

'date' 列的内容，无论它们出现在开头、中间还是结尾，都需要为 'foo.' 的每一行删除。

我已经尝试了一些类似下面的代码的东西，但它不起作用。它只是复制原始列而不替换任何内容。请注意，更改 regex = False 不会影响结果。

dfTest['bar'] = dfTest['foo'].str.replace(str(dfTest['date']), '')

#or (removing .str, gives same result):

#dfTest['bar'] = dfTest['foo'].replace(str(dfTest['date']), '')

两者的结果都在下表中（在“bar”中完全相同）：

   |    date   |         foo          |         bar
-----------------------------------------------------------
0  |   190225  | 190225-file1_190225  | 190225-file1_190225  
1  |   190225  | 190225-file2_190225  | 190225-file2_190225  
2  |   190226  | 190226-file3_190226  | 190226-file3_190226  

如何删除日期列的内容但保留原始数据？

Answer 1

所以，我试过这个，效果很好：

dfTest['bar'] = dfTest.apply(lambda row : row['foo'].replace(str(row['date']), ''), axis=1)