删除datafram中所有数据点中的额外字符

Question

我有一个数据框，每个字段中都有字段名：

   index          name      ngram        field     slop  
0  index=1  name=unknown   ngram=00   field=body   slop=0   
1  index=2  name=unknown   ngram=01   field=body   slop=0   
2  index=3  name=unknown   ngram=02   field=body   slop=0

我想删除数据帧中所有数据点上的额外字段名。 结果应该是：

   index          name      ngram        field     slop  
0  1            unknown       00          body      0   
1  2            unknown       01          body      0   
2  3            unknown       02          body      0

我可以通过遍历数据帧的每个数据点来删除额外的字段名：

for r in range(df.shape[0]):
    for c in range(df.shape[1]):
        df.iloc[r][c]=df.iloc[r][c].split('=')[1]

这是非常缓慢，它不是Python。你知道吗

如何删除高性能的额外字段名？你知道吗

Answer 1

从字符串中删除字符：

data['index'] = data['index'].map(lambda x: x.lstrip('index='))

未经测试的迭代示例：

for column in data:        
    data[column] = data[column].map(lambda x: x.lstrip(column + '='))

Answer 2

使用^{}：

df = df.replace(r'\w+\=(\w+$)', r'\1',regex=True)

print (df)

    index   name    ngram   field   slop
0    1    unknown    00      body    0
1    2    unknown    01      body    0
2    3    unknown    02      body    0