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如何有效地应用条件字符串方法将数据框列一分为二？

要有效地应用条件字符串方法将数据框列一分为二，可以使用以下步骤：

首先，需要使用适当的条件字符串方法来指定分割数据的条件。常用的条件字符串方法包括str.contains()、str.startswith()、str.endswith()、str.extract()等。
根据需要的分割条件，将条件字符串方法应用于数据框的相应列。假设数据框名为df，要将列column_name根据条件字符串方法分割为两部分，可以使用以下代码：

df['new_column1'] = df['column_name'].str.method(条件)
df['new_column2'] = df['column_name'].str.method(条件的反向结果)

其中，new_column1和new_column2是新创建的两个列，分别存储分割后的结果和条件的反向结果。

根据具体需求，可以进一步处理分割后的数据。例如，可以使用其他方法对新的列进行处理、筛选、计算等操作。

下面是一个示例，假设有一个数据框df，其中有一列email存储了邮箱地址，我们要根据邮箱地址中是否包含"@"符号将其一分为二：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'email': ['example1@gmail.com', 'example2@yahoo.com', 'example3@hotmail.com']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件字符串方法分割数据
df['email_part1'] = df['email'].str.split('@').str[0]
df['email_part2'] = df['email'].str.split('@').str[1]

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

                email email_part1 email_part2
0   example1@gmail.com    example1   gmail.com
1   example2@yahoo.com    example2   yahoo.com
2  example3@hotmail.com    example3  hotmail.com

通过以上步骤，我们成功地应用条件字符串方法将数据框列一分为二，并将分割后的结果存储在新的列中。

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