如何将pandas数据框中的文本拆分为新的数据框列

将pandas数据框中的文本拆分为新的数据框列可以通过使用pandas库中的字符串方法和正则表达式来实现。具体步骤如下：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建一个包含文本的数据框：

data = {'text': ['Hello,World', 'Foo,Bar', 'Python,Programming']}
df = pd.DataFrame(data)

使用字符串方法拆分文本并创建新的列：

df[['col1', 'col2']] = df['text'].str.split(',', expand=True)

这将在原始数据框df中创建两个新的列'col1'和'col2'，并将拆分后的文本放入相应的列中。

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'text': ['Hello,World', 'Foo,Bar', 'Python,Programming']}
df = pd.DataFrame(data)

df[['col1', 'col2']] = df['text'].str.split(',', expand=True)

拆分后的数据框df如下所示：

                text     col1          col2
0       Hello,World    Hello         World
1          Foo,Bar      Foo           Bar
2  Python,Programming  Python  Programming

这种方法适用于将文本按照指定的分隔符拆分为多个列的情况。如果需要更复杂的拆分操作，可以使用正则表达式来匹配和提取文本。

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