是否有基于其他列值筛选列值的函数？

Question

首先，大家好。。我是新来的，我会尽力写一个问题

我有以下建议：

**Adress                                       Postalcode      City
0   Hammer Landstraße 91 41460 Neuss             41460         Neuss
1   Grebbeberglaan 15 unit 5 B 3527VX Utrecht   3527VX         Utrecht
2   Brink 88b 7411 BX, Deventer Nederland      7411 BX         Deventer
3   Flevolaan 58 Postbus 399 1380 AJ Weesp     1380 AJ         Weesp

我正在尝试根据Postalcode和City值筛选Address列！我只是不知道怎么做：（

我的期望输出将是：

**Adress                                       Postalcode      City
0   Hammer Landstraße 91                         41460         Neuss
1   Grebbeberglaan 15 unit 5 B                  3527VX         Utrecht
2   Brink 88b Nederland                        7411 BX         Deventer
3   Flevolaan 58 Postbus 399                   1380 AJ         Weesp

我尝试了以下方法：

df1['Adress'] = filter(lambda i: not regex.search(df1[Postalcode]), df1[str('Adress')]). 

因此，我希望保留所有行，但根据其他两列的值更新（读取：删除）Adress列的值

不过，这会返回df1 Adress列的筛选器对象。你们中有人能帮我吗

欢迎您给我任何改进提问的建议

Answer 1

你在找这样的东西吗：

import pandas as pd

data = [['Hammer Landstraße 91 41460 Neuss', "41460", "Neuss"], ['Brink 88b 7411 BX, Deventer Nederland', "7411 BX", "Deventer"]] 

df = pd.DataFrame(data, columns = ['Address', 'Postalcode', 'City']) 

df['Address'] = df.apply(lambda x: x['Address'].replace(x['Postalcode'], ''), axis=1)
df['Address'] = df.apply(lambda x: x['Address'].replace(x['City'], ''), axis=1)
df['Address'] = df.apply(lambda x: x['Address'].replace(', ', ''), axis=1)

最后一个是删除逗号，可以合并为一行，但这对可见性更好

输出：

                  Address Postalcode      City
0  Hammer Landstraße 91        41460     Neuss
1    Brink 88b  Nederland    7411 BX  Deventer