Python Pandas:在DataFrame的特定列中按模式(跨行)拆分

Python Pandas是一个强大的数据处理和分析库，它提供了丰富的功能来处理和操作数据。在DataFrame的特定列中按模式(跨行)拆分可以使用Pandas的字符串处理方法和正则表达式来实现。

具体操作步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象：

data = {'col1': ['A_A', 'B_B', 'C_C'], 'col2': ['1_1', '2_2', '3_3']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用正则表达式和字符串处理方法拆分列：

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

在上述代码中，str.split('_', expand=True)使用下划线作为分隔符来拆分列，并通过expand=True参数将拆分结果扩展为多个列。

拆分后的DataFrame如下所示：

  col1 col2
0    A    1
1    B    2
2    C    3

这样就实现了在DataFrame的特定列中按指定的模式拆分数据的操作。

Pandas是一个功能强大的数据处理库，适用于各种数据分析和处理任务。它提供了丰富的功能和灵活的API，可以方便地进行数据清洗、转换、聚合、分组和可视化等操作。对于数据科学家、分析师和开发人员来说，Pandas是一个不可或缺的工具。

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