Удалить подстроку из столбца на основе другого столбца

Question

Попытка использовать значения (в виде строки) из одного столбца, чтобы определить, что удаляется из другого столбца.Остаток столбца должен быть неизменным.

Пример данных:

import pandas as pd

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

dfTest

Результирующий кадр данных:

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

Мне нужно создать столбец 'bar', где 'У foo 'все совпадения с' date 'удалены.

Я ищу вот что:

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

Содержимое столбца' date ', отображаются ли они в начале, серединеили конец должен быть удален для каждой строки 'foo.'

Я пробовал несколько вещей, таких как приведенный ниже код, но он не работает.Он просто копирует исходный столбец, ничего не заменяя.Обратите внимание, что изменение regex = False не влияет на результаты.

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

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

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

Оба результата приведены в таблице ниже (точно так же в 'bar'):

   |    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  

Как удалитьсодержимое столбца даты, но в противном случае сохранить исходные данные?

Answer 1

Итак, я попробовал это, и это сработало довольно хорошо:

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

Answer 2

Отредактировано: я заметил, что с заменой на лямбду она не работает должным образом, поэтому я разделился на функцию.

def replace(str1, str2):
    return str1.replace(str2, '')


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