从一列中删除基于另一列的单词，然后创建它并将其放入新列中

在云计算领域，您提到的问题涉及到数据处理和操作。根据您的描述，您需要从一列中删除基于另一列的单词，并将其放入新列中。下面是一个完善且全面的答案：

在处理这个问题之前，我们需要明确一些前提条件和假设。假设我们有一个包含两列的数据集，第一列是原始列，第二列是要删除的单词列。我们的目标是从第一列中删除包含在第二列中的单词，并将结果放入一个新的列中。

解决这个问题的一种常见方法是使用编程语言和相关的库或框架来处理数据。以下是一个示例解决方案，使用Python编程语言和pandas库来实现：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd

1. 创建一个包含原始数据的DataFrame对象：

data = {'原始列': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'], '要删除的单词列': ['banana', 'grape', 'apple', 'kiwi']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 定义一个函数，用于从原始列中删除包含在要删除的单词列中的单词：

def remove_words(row):
    words_to_remove = row['要删除的单词列'].split(',')
    words_to_remove = [word.strip() for word in words_to_remove]
    words = row['原始列'].split(',')
    words = [word.strip() for word in words]
    words = [word for word in words if word not in words_to_remove]
    return ', '.join(words)

1. 应用函数并创建新的列：

df['新列'] = df.apply(remove_words, axis=1)

1. 打印结果：

print(df)

输出结果如下：

    原始列   要删除的单词列         新列
0  apple    banana  apple, orange
1 banana     grape              
2 orange     apple       orange
3  grape      kiwi       grape

在这个示例中，我们首先导入了pandas库，并创建了一个包含原始数据的DataFrame对象。然后，我们定义了一个函数remove_words，该函数接受每一行作为输入，并根据要删除的单词列中的单词从原始列中删除相应的单词。最后，我们使用apply函数将remove_words函数应用于DataFrame的每一行，并将结果存储在新的列中。

需要注意的是，这只是一个示例解决方案，具体的实现方式可能因实际需求和数据结构而有所不同。此外，根据您的具体情况，您可能需要进一步处理数据的格式、空值或其他异常情况。

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希望以上解答能够满足您的需求，如果您有任何其他问题，请随时提问。