Я пробовал искать и не могу найти простой способ сделать это, поэтому я надеюсь, что ваш опыт может помочь.

У меня есть фрейм данных панд с двумя столбцами

import numpy as np
import pandas as pd

pd.options.display.width = 1000
testing = pd.DataFrame({'NAME':[
    'FIRST', np.nan, 'NAME2', 'NAME3', 
    'NAME4', 'NAME5', 'NAME6'], 'FULL_NAME':['FIRST LAST', np.nan, 'FIRST LAST', 'FIRST NAME3', 'FIRST NAME4 LAST', 'ANOTHER NAME', 'LAST NAME']})

что дает мне

          FULL_NAME   NAME
0        FIRST LAST  FIRST
1               NaN    NaN
2        FIRST LAST  NAME2
3       FIRST NAME3  NAME3
4  FIRST NAME4 LAST  NAME4
5      ANOTHER NAME  NAME5
6         LAST NAME  NAME6

я хотел бы взять значения из столбца «ИМЯ» и затем удалить их из столбца «ФИО», если он там есть. Таким образом, функция будет затем возвращать

          FULL_NAME   NAME           NEW
0        FIRST LAST  FIRST          LAST
1               NaN    NaN           NaN
2        FIRST LAST  NAME2    FIRST LAST
3       FIRST NAME3  NAME3         FIRST
4  FIRST NAME4 LAST  NAME4    FIRST LAST
5      ANOTHER NAME  NAME5  ANOTHER NAME
6         LAST NAME  NAME6     LAST NAME

Пока что я определил функцию ниже и использую метод apply. Это работает довольно медленно на моем большом наборе данных, и я надеюсь, что есть более эффективный способ сделать это. Спасибо!

def address_remove(x):
    try:
        newADDR1 = re.sub(x['NAME'], '', x[-1])
        newADDR1 = newADDR1.rstrip()
        newADDR1 = newADDR1.lstrip()
        return newADDR1
    except:
        return x[-1]