我有一个数据帧有一个(字符串)列，我想把它分成两个(字符串)列，其中一个列标题为“fips”和另一个“行”
我的数据框架df看起来是这样的:
row
0 00000 UNITED STATES
1 01000 ALABAMA
2 01001 Autauga County, AL
3 01003 Baldwin County, AL
4 01005 Barbour County, AL
我不知道如何使用df.row。Str[:]来实现拆分行单元格的目标。我可以使用df['fips'] = hello添加一个新列，并用hello填充它。什么好主意吗?
fips row
0 00000 UNITED STATES
1 01000 ALABAMA
2 01001 Autauga County, AL
3 01003 Baldwin County, AL
4 01005 Barbour County, AL
当前回答
我发现没人用切片法，所以我把2美分写在这里。
df["<col_name>"].str.slice(stop=5)
df["<col_name>"].str.slice(start=6)
该方法将创建两个新列。
其他回答
没想到我还没见过这个。如果你只需要两段，我强烈推荐…
Series.str.partition
分区在分隔符上执行一次分割，通常性能相当好。
df['row'].str.partition(' ')[[0, 2]]
0 2
0 00000 UNITED STATES
1 01000 ALABAMA
2 01001 Autauga County, AL
3 01003 Baldwin County, AL
4 01005 Barbour County, AL
如果需要重命名行，
df['row'].str.partition(' ')[[0, 2]].rename({0: 'fips', 2: 'row'}, axis=1)
fips row
0 00000 UNITED STATES
1 01000 ALABAMA
2 01001 Autauga County, AL
3 01003 Baldwin County, AL
4 01005 Barbour County, AL
如果你需要把它连接回原来的，使用join或concat:
df.join(df['row'].str.partition(' ')[[0, 2]])
pd.concat([df, df['row'].str.partition(' ')[[0, 2]]], axis=1)
row 0 2
0 00000 UNITED STATES 00000 UNITED STATES
1 01000 ALABAMA 01000 ALABAMA
2 01001 Autauga County, AL 01001 Autauga County, AL
3 01003 Baldwin County, AL 01003 Baldwin County, AL
4 01005 Barbour County, AL 01005 Barbour County, AL
也许有更好的方法，但这是一种方法:
row
0 00000 UNITED STATES
1 01000 ALABAMA
2 01001 Autauga County, AL
3 01003 Baldwin County, AL
4 01005 Barbour County, AL
df = pd.DataFrame(df.row.str.split(' ',1).tolist(),
columns = ['fips','row'])
fips row
0 00000 UNITED STATES
1 01000 ALABAMA
2 01001 Autauga County, AL
3 01003 Baldwin County, AL
4 01005 Barbour County, AL
使用df。赋值以创建一个新的df。参见https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.assign.html
split = df_selected['name'].str.split(',', 1, expand=True)
df_split = df_selected.assign(first_name=split[0], last_name=split[1])
df_split.drop('name', 1, inplace=True)
或者以方法链的形式:
df_split = (df_selected
.assign(list_col=lambda df: df['name'].str.split(',', 1, expand=False),
first_name=lambda df: df.list_col.str[0],
last_name=lambda df: df.list_col.str[1])
.drop(columns=['list_col']))
你可以使用正则表达式模式将不同的部分非常整齐地提取出来:
In [11]: df.row.str.extract('(?P<fips>\d{5})((?P<state>[A-Z ]*$)|(?P<county>.*?), (?P<state_code>[A-Z]{2}$))')
Out[11]:
fips 1 state county state_code
0 00000 UNITED STATES UNITED STATES NaN NaN
1 01000 ALABAMA ALABAMA NaN NaN
2 01001 Autauga County, AL NaN Autauga County AL
3 01003 Baldwin County, AL NaN Baldwin County AL
4 01005 Barbour County, AL NaN Barbour County AL
[5 rows x 5 columns]
要解释有点长的正则表达式:
(?P<fips>\d{5})
匹配五个数字(\d)，并将其命名为“fips”。
下一部分:
((?P<state>[A-Z ]*$)|(?P<county>.*?), (?P<state_code>[A-Z]{2}$))
(|)做以下两件事之一:
(?P<state>[A-Z ]*$)
匹配任何大写字母或空格([A-Z])的数字(*)，并将此“状态”命名在字符串($)结束之前，
or
(?P<county>.*?), (?P<state_code>[A-Z]{2}$))
匹配任何其他(.*) 一个逗号和一个空格 匹配字符串($)结尾前的两位数字state_code。
在这个例子中: 请注意，前两行命中了“州”(将NaN留在县和state_code列中)，而最后三行命中了县和state_code(将NaN留在州列中)。
我发现没人用切片法，所以我把2美分写在这里。
df["<col_name>"].str.slice(stop=5)
df["<col_name>"].str.slice(start=6)
该方法将创建两个新列。
