在pandas DataFrame中使用regex将一个字符串分割成若干列 给出一些包含多个值的字符串的混合数据,让我们看看如何使用regex划分字符串,并在Pandas DataFrame中制作多个列。 方法1 在这个方法中,我们将使用re.search(pattern, string, flags=0) 。这里pattern指的是我们
首先,我们需要导入pandas库,并创建一个示例DataFrame。假设我们有一个包含姓名和地址的DataFrame,其中地址由逗号分隔的多个城市组成。我们可以使用split函数将地址列拆分为多个城市列。代码如下: import pandas as pd # 创建示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Address': [...
下面我们通过一些示例来详细介绍str.rsplit()方法的使用。 示例4:基本用法 importpandasaspd s=pd.Series(['www.pandasdataframe.com','info@pandasdataframe.com','pandasdataframe.com'])result=s.str.rsplit('.')print(result) Python Copy Output: 示例5:指定切割次数 importpandasaspd s=pd.Series(['www....
1 str.split(str="",num=string.count(str))[n] 拆分字符串。通过制定分隔符将字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表[list]参数:str:分隔符,默认为空格,但不能为空("") num: 表示分割次数。如果指定num,则分割成n+1个子字符串,并可将每个字符串赋给新的变量...
运行上述代码后,你将得到一个更新后的DataFrame,其中Name列已被拆分为FirstName和LastName两列,并合并到了原始DataFrame中。原始的Name列已被删除。
二、pandas.str.split分列 1.str.split() 使用语法为: Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False) -- pat 分隔符 -- n 指定分割次数 -1代表全部 -- expand=True分列 返回多列 指定expand=True进行分列,返回DataFrame。 importpandasaspd
string:最常规的文本数据 我们最常用的还是使用string来存储文本文件,但是使用dataframe和series进行数据处理转换的时候object数据类型又用的多。在Pandas1.0版本之前只有object类型,这会导致字符数据和非字符数据全部都以object方式存储,导致处理混乱。而后续版本优化加入了String更好的区分了处理文本数据的耦合问题。目前的obj...
string[python] convert_dtypes转化数据类型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame(['1','2','3',None],columns=['A'])df .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead ...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...