如何使用 Pandas 根据特定分隔符将文本字符串拆分为多行？

Pandas 将文本拆分为多行的方法

问题：
大型 CSV 文件包含一列需要根据特定分隔符将文本字符串拆分为多行。目标是为每组分割文本创建单独的行。

使用 Pandas 的解决方案：

1. 使用第一个分隔符（空格）分割文本str.split(' ').
2. 应用 apply() 函数将列表中的每个字符串按秒分割分隔符（冒号）并将其转换为系列。
3. 使用 stack() 将生成的 DataFrame 转换为单个列并重置索引。
4. 将列重命名为“Seatblocks”。
5. 从 DataFrame 中删除原始的“Seatblocks”列。
6. 加入新列原始 DataFrame 的“Seatblocks”列。

按空格和冒号分割：

s = df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack()
s.index = s.index.droplevel(-1)
s.name = 'Seatblocks'
del df['Seatblocks']
df.join(s)

示例输出：

   CustNum     CustomerName  ItemQty Item  ItemExt  Seatblocks
0    32363  McCartney, Paul        3  F04       60  2:218:10:4,6
1    31316     Lennon, John       25  F01      300  1:13:36:1,12
1    31316     Lennon, John       25  F01      300  1:13:37:1,13

分割冒号：

df.join(s.apply(lambda x: Series(x.split(':'))))

示例输出：

   CustNum     CustomerName  ItemQty Item  ItemExt  0    1   2     3
0    32363  McCartney, Paul        3  F04       60  2  218  10   4,6
1    31316     Lennon, John       25  F01      300  1   13  36  1,12
1    31316     Lennon, John       25  F01      300  1   13  37  1,13

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