Entfernen Sie das Element aus der Liste im Pandas-Datenrahmen basierend auf dem Wert in der Spalte

Angenommen, ich habe folgenden Datenrahmen:

a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]]
b = [1,1]


df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b'])

Mein Ziel ist es, die Elemente in den Listen in Serie A zu entfernen, die in Serie B enthalten sind. Mein Versuch dazu ist unten:

df['a'] = [i.remove(j) for i,j in zip(df.a, df.b)]

Die Logik scheint mir zu klingen, aber am Ende ist df ['a'] eine Reihe von Nullen. Was geht hier vor sich?

list.remove (x) entfernt den vorhandenen Wert und gibt None zurück. Aus diesem Grund schlägt der obige Code für Sie fehl. Sie können auch Folgendes tun.

a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]]
b = [1,1]
df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b'])
for i, j in zip(df.a, df.b):
    i.remove(j)

print df

                        a  b
0         [2, 3, 4, 5, 6]  1
1  [23, 23, 212, 223, 12]  1

Hier ist eine alternative Methode:

In []:
df2 = df.explode('a')
df['a'] = df2.a[df2.a != df2.b].groupby(level=0).apply(list)
df

Out[]:
                        a  b
0         [2, 3, 4, 5, 6]  1
1  [23, 23, 212, 223, 12]  1

Angenommen, die Zeile benthält nur einen Wert, können Sie mit einem Listenverständnis innerhalb einer Funktion Folgendes versuchen und es dann einfach anwenden:

import pandas as pd
a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]]
b = [1,1]


df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b'])
def removing(row):
    val = [x for x in row['a'] if x != row['b']]
    return val
df['c'] = df.apply(removing,axis=1)
print(df)

Ausgabe:

                           a  b                       c
0         [1, 2, 3, 4, 5, 6]  1         [2, 3, 4, 5, 6]
1  [23, 23, 212, 223, 1, 12]  1  [23, 23, 212, 223, 12]

Was ich tun werde

s=pd.DataFrame(df.a.tolist(),index=df.index)
df['a']=s.mask(s.eq(df.b,0)).stack().astype(int).groupby(level=0).apply(list)
Out[264]: 
0           [2, 3, 4, 5, 6]
1    [23, 23, 212, 223, 12]
dtype: object

Wie wäre es damit:

b = [[1],[1]] 

df['a'] = df.apply(lambda row: list(set(row['a']).difference(set(row['b']))), axis=1)

b muss auf diese Weise sein, aber Sie können den Unterschied auch dann erhalten, wenn Sie mehr als ein Element entfernen möchten.

Beispiel:

import pandas as pd
a = [[1,2,3,4,5,6],[23,23,212,223,1,12]]
b = [[1,5],[1,23]]


df = pd.DataFrame(zip(a,b), columns = ['a', 'b'])



df['a'] = df.apply(lambda row: list(set(row['a']).difference(set(row['b']))), axis=1)