Python 3.x 使用Apply Map从DF中删除不需要的短语（Pandas，Python 3）

现在，我有一个像这样的DF

Words               Words1
Little Red         Red Apple
Cracker Barrel     Wood Grain
Far Away Man       Flat Rate Shipping

我想根据特定条件从DF中删除单元格，其中某些单词不能同时出现在同一短语中

例如：从以下DF中删除单元格，其中“Flat”与“Shipping”在同一短语中，“Far”与“Man”在同一短语中。我一直在玩类似的东西，但它不工作

Words.where(Words.applymap(lambda x: 'Flat' and 'Shipping' in x))

有什么想法吗？

你说的“移除单元格”是什么意思？我想你的意思是删除行，对吗？这将是一个<代码>应用程序>代码>，因为你会考虑事物的变化。

In [8]: def pred(x):
    c1 = ('Far' in x[0]) and ('Man' in x[0])
    c2 = ('Flat' in x[1]) and ('Shipping' in x[1])
   ...:     return c1 and c2

In [9]: df.apply(pred, axis=1)
Out[9]: 
0    False
1    False
2     True
dtype: bool

因此，您可以删除符合条件的行

In [10]: df[~df.apply(pred, axis=1)]
Out[10]: 
            Words      Words1
0      Little Red   Red Apple
1  Cracker Barrel  Wood Grain

---

将

str.match

方法与正则表达式一起使用可能会更快。

不幸的是，我正在使用Pandas，并且使用此方法会引发以下错误：indexer:（'index out-bounds'，'occured at index 0'）找出了它引发此错误的原因——不幸的是，这对我不起作用

DF=DF.applymap（如果str（x）else x.replace（'$'，''）中的lambda x:x不是'$'，''），则替换（'$'，''）

或

DF=DF.applymap（如果str（x）else x.replace（'%，''）中的lambda x:x不是'%'，''）