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Pandas:如何在包含特殊分隔符的新列上提取列?

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库。它提供了丰富的数据结构和数据操作功能,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在Pandas中,可以使用str.split()方法来在包含特殊分隔符的新列上提取列。该方法可以将字符串按照指定的分隔符进行拆分,并返回一个包含拆分后元素的列表。

下面是一个示例代码,演示如何在包含特殊分隔符的新列上提取列:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个包含特殊分隔符的DataFrame
data = {'col1': ['A|B|C', 'D|E|F', 'G|H|I']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.split()方法提取列
df['new_col'] = df['col1'].str.split('|').str[0]

# 打印结果
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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    col1 new_col
0  A|B|C       A
1  D|E|F       D
2  G|H|I       G

在上述示例中,我们首先创建了一个包含特殊分隔符的DataFrame。然后,使用str.split('|')方法将col1列按照竖线分隔符进行拆分,返回一个包含拆分后元素的列表。接着,使用.str[0]来提取拆分后列表的第一个元素,并将提取结果赋值给新的列new_col。最后,打印出DataFrame的内容,可以看到成功提取了列的第一个元素。

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