如何使用 Pandas 和 Python 将一列中的文本拆分为多行？

将列中的文本拆分为多行

处理大型 CSV 文件时，可能需要拆分特定列中的文本分成多行。 Pandas 和 Python 提供了完成此任务的有效方法。

使用 Pandas

1. 按空格分割：

   df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack()

   这会分割“Seatblocks”中的每一行按空格分隔列，并为每个结果字符串创建一个新列。

2. 按冒号拆分：

   df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(lambda x: Series(x.split(':')))

   这进一步拆分中的每个字符串通过冒号创建新列，为每个冒号分隔创建多个列string.

示例

考虑这个 CSV 文件：

CustNum	CustomerName	ItemQty	Item	Seatblocks	ItemExt
32363	McCartney, Paul	3	F04	2:218:10:4,6	60
31316	Lennon, John	25	F01	1:13:36:1,12 1:13:37:1,13	300

使用上述方法，“Seatblocks”列可以分成多个rows:

CustNum	CustomerName	ItemQty	Item	Seatblocks1	Seatblocks2	Seatblocks3	Seatblocks4	ItemExt
32363	McCartney, Paul	3	F04	2	218	10	4,6	60
31316	Lennon, John	25	F01	1	13	36	1,12	300
31316	Lennon, John	25	F01	1	13	37	1,13	300

结论

通过利用 Pandas 的拆分和堆叠操作，可以有效地将一列中的文本数据重组为多行，从而进一步实现分析和操作。

以上是如何使用 Pandas 和 Python 将一列中的文本拆分为多行？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！