从DataFrame列中提取字符串数据到不同的列

是一种常见的数据处理操作，可以通过使用字符串处理函数和正则表达式来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在Python中，可以使用pandas库来处理DataFrame数据。要从DataFrame列中提取字符串数据到不同的列，可以使用pandas的str属性和split函数。

首先，使用str属性中的split函数将包含多个字符串的列拆分成多个子字符串。split函数可以接受一个分隔符参数，用于指定拆分字符串的标志。例如，可以使用空格作为分隔符将字符串拆分成单词。

接下来，可以使用pandas的assign函数将拆分后的子字符串赋值给新的列。assign函数可以接受一个字典参数，其中键是新列的名称，值是要赋给新列的数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'full_name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Bob Johnson']})

# 使用split函数将full_name列拆分成first_name和last_name列
df = df.assign(first_name=df['full_name'].str.split().str[0],
               last_name=df['full_name'].str.split().str[1])

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

    full_name first_name last_name
0    John Doe       John       Doe
1  Jane Smith       Jane     Smith
2  Bob Johnson        Bob   Johnson

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含full_name列的DataFrame。然后，使用split函数将full_name列拆分成first_name和last_name列，并使用assign函数将拆分后的子字符串赋值给新的列。最后，打印结果以验证操作是否成功。

这种技术可以应用于许多场景，例如从邮件地址中提取用户名和域名，从日期时间字符串中提取年、月、日等。

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