如何使用分隔符将 Pandas 列中的文本拆分为多行？

使用 Pandas 将列中的文本拆分为多行

处理包含需要拆分为多行的字符串的表格数据时，利用 pandas 和 Python 可以极大地帮助完成这项任务。考虑以下场景：CSV 文件包含一列文本，需要按特定分隔符进行分割。

问题陈述

假设您有一个 CSV 文件，其中有一列名为“ Seatblocks”包含代表多组座位的字符串，每组座位之间用空格分隔，后跟冒号。您的目标是将这些座椅组分成单独的行。例如，以下 Seatblocks 列：

2:218:10:4,6 1:13:36:1,12 1:13:37:1,13

应生成三个单独的行：

2:218:10:4,6
1:13:36:1,12
1:13:37:1,13

使用 Pandas 的解决方案

高效拆分 Seatblocks 列并创建多行，您可以利用以下方法步骤：

1. 按空格分割： 使用 str.split() 方法在“Seatblocks”列的每个单元格内按空格分割文本：

   s = df['Seatblocks'].str.split(' ')

2. 应用系列函数： 要将空格分隔字符串的结果列表转换为数据帧，请将 Series 函数应用于每个列表：

   s = s.apply(Series, 1)

3. 展平 DataFrame： 堆叠新的数据框以将其展平为一列dataframe:

   s = s.stack()

4. 重置索引并重命名列：重置索引以与原始数据框的索引对齐并将列重命名为'Seatblocks':

   s.index = s.index.droplevel(-1)
   s.name = 'Seatblocks'

5. 删除原始列： 从数据框中删除原始“Seatblocks”列：

   del df['Seatblocks']

6. 加入分裂DataFrame: 最后，将分割后的数据框与原始数据框连接起来：

   df = df.join(s)

按冒号分割的替代方法

如果Seatblocks 列需要用冒号分隔，您可以将解决方案修改为如下所示：

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

这将创建一个数据框，其中每个冒号分隔的字符串位于其自己的列中。

以上是如何使用分隔符将 Pandas 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！