如何将Pandas dataframe中的列拆分为字母值和数字值？

将Pandas dataframe中的列拆分为字母值和数字值，可以使用正则表达式和字符串操作来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在Pandas中，可以使用str.extract方法结合正则表达式来拆分列。首先，使用正则表达式提取字母值和数字值，然后将它们分配给新的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'column1': ['A1', 'B2', 'C3'], 'column2': ['D4', 'E5', 'F6']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式将列拆分为字母值和数字值
df[['letter_value', 'number_value']] = df['column1'].str.extract(r'([A-Za-z]+)(\d+)', expand=True)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

  column1 column2 letter_value number_value
0      A1      D4            A            1
1      B2      E5            B            2
2      C3      F6            C            3

在这个示例中，我们使用正则表达式([A-Za-z]+)(\d+)来匹配字母值和数字值。[A-Za-z]+匹配一个或多个字母，(\d+)匹配一个或多个数字。str.extract方法将返回一个新的DataFrame，包含提取的字母值和数字值。我们将这两列分配给DataFrame的新列letter_value和number_value。

请注意，以上示例只针对column1列进行拆分。如果需要拆分多列，可以按照相同的方法进行操作。

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