熊猫 - 高效的iterrow和替换

Question

我正试图找到一种更有效地完成这个过程的方法。由于我的数据帧有大约10万行，而每行最多可包含20k个字符串。

如果该单词在另一个列表中，我想从列表中删除单词。除了我的数据有多大，我的删除列表大小约为600k。

我希望有一种矢量化解决方案，但不确定它是否可行。

我现在正在做什么

removelist = df2.words.tolist()
for row in df.itertuples():
   df.at[row.Index, 'tweet'] = [x for x in row.tweet if x not in removelist]

我知道我可以将它们转换为一组并且可以

set(row.tweet).intersection(screen)

但保持重复是非常重要的。谁能指出我正确的方向？

编辑：示例数据

df
                  tweet  user
0                  [@a]     1
1                  [@b]     2
2  [#c, #d, #e, #f, #e]     3
3                  [@g]     4

df2
    words
0  #d
1  @a

期望的输出：

                       tweet  user
    0                  []       1
    1                  [@b]     2
    2      [#c, #e, #f, #e]     3
    3                  [@g]     4

Answer 1

迭代itertuples很慢。我建议使用列表理解来获得最大速度（因为这不是你可以矢量化的操作，这可能是你最好的选择）：

removeset = set(df2.words.tolist())
df['tweet'] = [
     [j for j in i if j not in removeset] for i in df.tweet.tolist()
]