小编这次要给大家分享的是Pandas如何实现一列数据分隔为两列,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
分割成一个包含两个元素列表的列
对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列(系列)上运行,并返回列表(系列)。
>>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'AB': ['A1-B1', 'A2-B2']}) >>> df AB 0 A1-B1 1 A2-B2 >>> df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-') >>> df AB AB_split 0 A1-B1 [A1, B1] 1 A2-B2 [A2, B2]
分割成两列,每列包含列表的相应元素
下面来看下如何从:分割成一个包含两个元素列表的列至分割成两列,每列包含列表的相应元素。
>>> df['AB'].str[0] 0 A 1 A Name: AB, dtype: object >>> df['AB'].str[1] 0 1 1 2 Name: AB, dtype: object
因此可以得到
>>> df['AB'].str.split('-', 1).str[0] 0 A1 1 A2 Name: AB, dtype: object >>> df['AB'].str.split('-', 1).str[1] 0 B1 1 B2 Name: AB, dtype: object
可以通过如下代码将pandas的一列分成两列:
>>> df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split('-', 1).str >>> df AB AB_split A B 0 A1-B1 [A1, B1] A1 B1 1 A2-B2 [A2, B2] A2 B2
补充知识:pandas某一列中每一行拆分成多行的方法
在处理数据过程中,常会遇到将一条数据拆分成多条,比如一个人的地址信息中,可能有多条地址,既有家庭地址也有工作地址,还有电话信息等等类似的情况,实际使用数据的时候又需要分开处理,这个时候就需要将这一条数据进行拆分成多条,以方便使用。
在pandas中如何对DataFrame进行相关操作呢,经查阅相关资料,发现了一个简单的办法,
info.drop(['city'], axis=1).join(info['city'].str.split(' ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('city'))
看起来非常之长,分开来看,流程如下:
将需要拆分的数据使用split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多列
将拆分后的多列数据进行列转行操作(stack),合并成一列
将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名
将上面处理后的DataFrame和原始DataFrame进行join操作,默认使用的是索引进行连接
具体操作如下:
预操作:生成需要使用的DataFrame
# 用来生成DataFrame的工具 from pydbgen import pydbgen myDB=pydbgen.pydb() # 生成一个DataFrame info = myDB.gen_dataframe(10,['name','phone','city','state'])
结果如下:

namephone-numbercitystate
0Hannah Richard810-859-7815IrwinvilleLouisiana
1Ronald Berry591-564-0585Glen EllenMinnesota
2Caitlin Barron969-840-8580DuboisOklahoma
3Felicia Stephens154-858-1233VeedersburgAlaska
4Shelly Dennis343-104-9365MattapexVirginia
5Nicholas Hill992-239-1954MonetaMinnesota
6Steve Bradshaw164-081-7811Ten BroeckColorado
7Gail Johnston155-259-9514WayanVirginia
8John Gray409-892-4716DarlingtonPennsylvania
9Katherine Bautista185-861-1677McNabTexas

假如现在我们要对city列进行进行拆分,按照空格拆分,转换成多行的数据,
第一步:拆分,生成多列
info_city = info['city'].str.split(' ', expand=True)
结果如下:

01
0IrwinvilleNone
1GlenEllen
2DuboisNone
3VeedersburgNone
4MattapexNone
5MonetaNone
6TenBroeck
7WayanNone
8DarlingtonNone
9McNabNone

可以看到已经将原始数据拆分成了2列,对于无法拆分的数据为None
第二步:行转列
info_city = info_city.stack()
结果如下:

00Irwinville
10Glen
1Ellen
20Dubois
30Veedersburg
40Mattapex
50Moneta
60Ten
1Broeck
70Wayan
80Darlington
90McNab

其中前面两列是索引,返回的是一个series,没有名字的series
第三步:重置索引,并命名(并删除多于的索引)
info_city = info_city.reset_index(level=1, drop=True)
结果如下:

0Irwinville
1Glen
1Ellen
2Dubois
3Veedersburg
4Mattapex
5Moneta
6Ten
6Broeck
7Wayan
8Darlington
9McNab

第四步:和原始数据合并
info_new = info.drop(['city'], axis=1).join(info_city)
结果如下:

namephone-numberstatecity
0Hannah Richard810-859-7815LouisianaIrwinville
1Ronald Berry591-564-0585MinnesotaGlen
1Ronald Berry591-564-0585MinnesotaEllen
2Caitlin Barron969-840-8580OklahomaDubois
3Felicia Stephens154-858-1233AlaskaVeedersburg
4Shelly Dennis343-104-9365VirginiaMattapex
5Nicholas Hill992-239-1954MinnesotaMoneta
6Steve Bradshaw164-081-7811ColoradoTen
6Steve Bradshaw164-081-7811ColoradoBroeck
7Gail Johnston155-259-9514VirginiaWayan
8John Gray409-892-4716PennsylvaniaDarlington
9Katherine Bautista185-861-1677TexasMcNab