python教程，如何拆分dataframe一列数据为多列数据？

我们相信：世界是美好的，你是我也是。平行空间的世界里面，不同版本的生活也在继续...

本文描述对dataframe的一列数据进行有规则的拆分的方式方法，用到的函数方法就是.split()。没想到在php中已经消失的split()，又在python里面出现了。哈哈！

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔的代码编程经验。测试环境：win10，python@3.11.0，numpy@1.24.2，pandas@1.5.3。

需求描述

本文要处理的dataframe类型数据如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['黑猫 老许', '3岁|15斤'],
                   ['黄狗 虎子', '5岁|25斤'], ],
                  columns=['属主', '属性'])

可以看到，数据是有规律的，并且所有的数据都符合这个规律（否则代码报错）。第一列数据将根据空格进行拆分，第二列数据将根据字符|进行拆分。

拆分的的方法有两个，为了方便演示，每一列使用了一种拆分方式。

方案一，df[字段].str.split()【推荐】

df[['种类', '姓名']] = df["属主"].str.split(' ', expand=True)
df.drop(axis=1, columns='属主', inplace=True)
print(df)

输出：

       属性  种类  姓名
0  3岁|15斤  黑猫  老许
1  5岁|25斤  黄狗  虎子

方案二，df[字段].map(lambda r:r.split('|')[数字索引])

df['年龄'] = df['属性'].map(lambda r: r.split('|')[0])
df['体重'] = df['属性'].map(lambda r: r.split('|')[1])
df.drop(axis=1, columns='属性', inplace=True)
print(df)

输出：

   种类  姓名  年龄  体重
0  黑猫  老许  3岁   15斤
1  黄狗  虎子  5岁   25斤

相关文章

• https://newsn.net/say/dataframe-drop.html
• https://newsn.net/say/php-implode.html

结束语

个人觉得还是第一种方案比较好一些，map()+lambda有些长不方便。

• https://newsn.net/tag/python/

如果本文对您有帮助，或者节约了您的时间，欢迎打赏瓶饮料，建立下友谊关系。
本博客不欢迎：各种镜像采集行为。请尊重原创文章内容，转载请保留作者链接。