在Python Pandas中拆分具有多个“DataFrame”列的值

在Python Pandas中，可以使用str.split()方法来拆分具有多个“DataFrame”列的值。该方法可以将一个字符串列拆分为多个列，并将结果存储在新的“DataFrame”中。

以下是拆分具有多个“DataFrame”列的值的步骤：

1. 导入必要的库：import pandas as pd
2. 创建一个包含多个“DataFrame”列的数据集：data = {'col1': ['A, B, C', 'D, E, F', 'G, H, I'], 'col2': ['1, 2, 3', '4, 5, 6', '7, 8, 9']} df = pd.DataFrame(data)
3. 使用str.split()方法拆分列的值，并将结果存储在新的“DataFrame”中：new_df = df['col1'].str.split(', ', expand=True)

这将创建一个新的“DataFrame”，其中包含拆分后的列值。如果原始列有多个值，每个值将成为新的列中的一个元素。

1. 将新的“DataFrame”与原始“DataFrame”合并：df = pd.concat([df, new_df], axis=1)

这将在原始“DataFrame”中添加新的列。

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'col1': ['A, B, C', 'D, E, F', 'G, H, I'],
        'col2': ['1, 2, 3', '4, 5, 6', '7, 8, 9']}
df = pd.DataFrame(data)

new_df = df['col1'].str.split(', ', expand=True)
df = pd.concat([df, new_df], axis=1)

print(df)

输出结果：

      col1      col2 col1 col2 col3
0  A, B, C  1, 2, 3    A    B    C
1  D, E, F  4, 5, 6    D    E    F
2  G, H, I  7, 8, 9    G    H    I

在这个例子中，原始的“DataFrame”有两列（'col1'和'col2'），我们使用str.split()方法将'col1'列的值拆分为三列（'col1', 'col2', 'col3'），并将结果添加到原始的“DataFrame”中。

对于Python Pandas中拆分具有多个“DataFrame”列的值，可以使用str.split()方法来实现。这种方法非常适用于需要将包含多个值的列拆分为单独的列的情况，例如将逗号分隔的字符串拆分为多个列。