Pandas实现一列数据分隔为两列

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：

name phone-number city state 0 Hannah Richard 810-859-7815 Irwinville Louisiana 1 Ronald Berry 591-564-0585 Glen Ellen Minnesota 2 Caitlin Barron 969-840-8580 Dubois Oklahoma 3 Felicia Stephens 154-858-1233 Veedersburg Alaska 4 Shelly Dennis 343-104-9365 Mattapex Virginia 5 Nicholas Hill 992-239-1954 Moneta Minnesota 6 Steve Bradshaw 164-081-7811 Ten Broeck Colorado 7 Gail Johnston 155-259-9514 Wayan Virginia 8 John Gray 409-892-4716 Darlington Pennsylvania 9 Katherine Bautista 185-861-1677 McNab Texas

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：

0 1 0 Irwinville None 1 Glen Ellen 2 Dubois None 3 Veedersburg None 4 Mattapex None 5 Moneta None 6 Ten Broeck 7 Wayan None 8 Darlington None 9 McNab None

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：

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

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：

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

第四步：和原始数据合并

info_new = info.drop(['city'], axis=1).join(info_city)

结果如下：

name phone-number state city 0 Hannah Richard 810-859-7815 Louisiana Irwinville 1 Ronald Berry 591-564-0585 Minnesota Glen 1 Ronald Berry 591-564-0585 Minnesota Ellen 2 Caitlin Barron 969-840-8580 Oklahoma Dubois 3 Felicia Stephens 154-858-1233 Alaska Veedersburg 4 Shelly Dennis 343-104-9365 Virginia Mattapex 5 Nicholas Hill 992-239-1954 Minnesota Moneta 6 Steve Bradshaw 164-081-7811 Colorado Ten 6 Steve Bradshaw 164-081-7811 Colorado Broeck 7 Gail Johnston 155-259-9514 Virginia Wayan 8 John Gray 409-892-4716 Pennsylvania Darlington 9 Katherine Bautista 185-861-1677 Texas McNab

需要特别注意的是，需要使用原始的连接新生成的，因为新生成的是一个series没有join方法，也可以通过将生成的series通过to_frame方法转换成DataFrame，这样就没有什么差异了

写了这么多，记住下面的就行了：

info.drop([‘city'], axis=1).join(info[‘city'].str.split(' ', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename(‘city'))

如果原数据中已经是list了，可以将info[‘city'].str.split(' ', expand=True)这部分替换成info[‘city'].apply(lambda x: pd.Series(x))，就可以达到相同的目的。

以上这篇Pandas实现一列数据分隔为两列就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。