如何将 Pandas DataFrame 字符串列拆分为多个列？

如何将数据帧字符串列拆分为两列？

在数据分析领域，遇到带有字符串列的数据帧需要被分裂是常有的事。为了实现这一壮举，出现了两个基本问题：

• 如何执行拆分？
• 如何从拆分中创建新列？

解决方案在于 pandas Series 的多功能 str 属性，特别是它的索引接口：

df['AB'].str[0]  # accesses the first element of each string
df['AB'].str[1]  # accesses the second element of each string

通过利用这个索引接口和元组解包，我们可以使用拆分元素创建新列：

df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split('-').str

或者，Pandas 提供了一个方便的内置方法， str.split()，用于分割字符串并自动返回一系列列表：

df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-')

展开此列表分成单独的列，我们使用expand=True参数：

df[['A', 'B']] = df['AB'].str.split(' ', n=1, expand=True)

对于不同分割长度的情况，expand=True可以优雅地处理它，确保列长度一致：

df.join(df['AB'].str.split('-', expand=True).rename(columns={0:'A', 1:'B', 2:'C'}))

通过这些技术，Pandas 使您能够有效地拆分字符串列并重组数据框，以满足您的特定分析需求。

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