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

如果你想根据分隔符将一个字符串分割成两个以上的列,你可以省略'maximum splitting '参数。 你可以使用:

df['column_name'].str.split('/', expand=True)

这将自动创建与任何初始字符串中包含的最大字段数量相同的列。

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
df[['fips', 'row']] = df['row'].str.split(' ', n=1, expand=True)

如果你想根据分隔符将一个字符串分割成两个以上的列,你可以省略'maximum splitting '参数。 你可以使用:

df['column_name'].str.split('/', expand=True)

这将自动创建与任何初始字符串中包含的最大字段数量相同的列。

我更喜欢导出相应的pandas系列(即我需要的列),使用apply函数将列内容拆分为多个系列,然后将生成的列连接到现有的DataFrame。当然,源列应该被删除。

如。

 col1 = df["<col_name>"].apply(<function>)
 col2 = ...
 df = df.join(col1.to_frame(name="<name1>"))
 df = df.join(col2.toframe(name="<name2>"))
 df = df.drop(["<col_name>"], axis=1)

分割两个单词的字符串函数应该是这样的:

lambda x: x.split(" ")[0] # for the first element
lambda x: x.split(" ")[-1] # for the last element