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如何在pandas列上应用str.split()?

在pandas中,可以使用str.split()方法在列上应用字符串拆分操作。该方法用于将字符串列拆分为多个子字符串,并返回一个包含拆分结果的新列。

使用str.split()方法的语法如下:

代码语言:txt
复制
df['列名'].str.split(分隔符, 扩展参数)

其中,'列名'是要应用拆分操作的列名,分隔符是用于拆分字符串的字符或字符串,扩展参数是可选的。

下面是对每个参数的详细说明:

  • 列名:要应用拆分操作的列名。
  • 分隔符:用于拆分字符串的字符或字符串。可以是单个字符,也可以是多个字符组成的字符串。默认情况下,使用空格作为分隔符。
  • 扩展参数:可选参数,用于控制拆分操作的行为。常用的参数包括:
    • expand:默认为False,表示拆分后的结果以Series的形式返回。如果设置为True,将返回一个DataFrame,其中每个拆分后的子字符串都是一个新的列。
    • n:指定拆分的次数。默认为-1,表示拆分所有出现的分隔符。

下面是一个示例,演示如何在pandas列上应用str.split()方法:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

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

# 在Name列上应用str.split()方法,使用空格作为分隔符
df['Name_split'] = df['Name'].str.split()

# 打印拆分后的结果
print(df['Name_split'])

输出结果:

代码语言:txt
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0    [John, Smith]
1     [Jane, Doe]
2  [Mike, Johnson]
Name: Name_split, dtype: object

在上述示例中,我们创建了一个包含姓名的DataFrame,并在Name列上应用了str.split()方法。由于没有指定分隔符,默认使用空格进行拆分。拆分后的结果存储在新的列Name_split中。

需要注意的是,str.split()方法返回的是一个包含拆分后结果的Series对象。如果想要将拆分后的子字符串作为新的列添加到原始DataFrame中,可以使用df['Name'].str.split(expand=True)。

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