假设我有一个带有一列first_name（字符串）和另一个列name_variations（数组）的数据框。如何在name_variations数组上执行列操作，以便可以删除数组中包含与first_name字段的值匹配的任何值？
例如，这是初始数据帧：
data = {'first_name': ['Robert',
'Richard',
'Joseph'],
'name_variations': [np.array(['Robert', 'Rob', 'Bob']),
np.array(['Rich', 'Richard', 'Rick']),
np.array(['Joe'])],
}
df = pd.DataFrame (data, columns = ['first_name','name_variations'])
这给出了这样的数据框：
first_name name_variations
0 Robert [Robert, Rob, Bob]
1 Richard [Rich, Richard, Rick]
2 Joseph [Joe]
我想对其进行转换，以便从name_variation的前两个值（基于first_name列）中删除Robert和Richard，但第三个值保持不变。
所需的输出：
first_name name_variations
0 Robert [Rob, Bob]
1 Richard [Rich, Rick]
2 Joseph [Joe]
在克里斯对原始问题的正确答案之后编辑问题。我应该在我的问题中提到我的数据框很大（一百万行），我想看看向量化的操作是否可行，而不是使用apply，这比较慢。
df['name_variations'] = df.apply(lambda row: [x for x in row['name_variations'] if x!= row['first_name']], axis=1)
要么
df = df.explode('name_variations')
df[df['first_name']!=df['name_variations']].groupby('first_name')['name_variations'].apply(list).reset_index()
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