1、split()方法
根据分隔符或正则表达式对字符串进行拆分;
以逗号分隔的字符串可以用split拆分成数段,可以指定拆分的次数。
2、使用语法
Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)
3、参数:
pat : 字符串,默认使用空白分割,分列的依据,可以是空格,符号,字符串等等
n : 整型,默认为-1,既使用所有的分割点分割。
n参数,指定分隔的次数 >>> df[0].str.split('_', n = 1) 0 [A, 1_1] 1 [B, 2_1] 2 [C, 3_1] 3 [D, 4_1] Name: 0, dtype: object
expand : 布尔值,默认为False。可以指定拆分的次数
如果为真返回数据框(DataFrame)或复杂索引(MultiIndex);如果为假,返回序列(Series)或者索引(Index).
4、返回值
expand参数:每个具体值的类型是字符串
5、使用实例
>>> import numpy,pandas; >>> s = pandas.Series([‘a_b_c‘, ‘c_d_e‘, numpy.nan, ‘f_g_h‘]) >>> s.str.split(‘‘) 0 [a, b, c] 1 [c, d, e] 2 NaN 3 [f, g, h] dtype: object >>> s.str.split(‘‘, -1) 0 [a, b, c] 1 [c, d, e] 2 NaN 3 [f, g, h] dtype: object