如果为True,返回DataFrame/MultiIndex扩展维度;如果为False,返回包含字符串列表的Series/Index。 regex:布尔型,默认为None, 确定传入的模式是否为正则表达式。 想要分割的列 代码: df['prov_o']=df['source'].str.split('_',expand=True)[0]
>>>s = pd.Series(["foo and bar plus baz"])>>>s.str.split(r"and|plus", expand=True)0120foo bar baz 正则表达式可用于处理 url 或文件名。当pat是字符串且regex=None(默认值)时,仅当len(pat) != 1时,给定的pat才会编译为正则表达式。 >>>s = pd.Series(['foojpgbar.jpg'])>>>s.str....
当我们希望对字符型Series进行元素级的字符片段/正则模式替换时,就可以使用到str.replace()方法,其除了常规的pat、flags、regex等参数外,还有特殊的参数n用于设置每个元素字符串(默认为-1即不限制次数),参数repl用于设置填充的新内容,从开头开始总共替换几次,下面是一些简单的例子: 2.3.3 利用split()按照指定字符片...
df["name"].str.split(expand=True).get(1) 0 ming 1 zhang 2 NaN 3 quan 4 yu Name: 1, dtype: object df["name"].str.split(expand=True)[1] 0 ming 1 zhang 2 NaN 3 quan 4 yu Name: 1, dtype: object rsplit函数 df["sex"].str.rsplit("a") # 指定分隔符 0 [m, le] 1 [F...
通过使用 split 方法可以某个指定的字符作为分割点拆分文本。其中, expand 参数可以让拆分的内容展开,形成单独的列, n 参数可以指定拆分的位置来控制形成几列。 下面将 email 变量按照 @ 进行拆分。 # 使用方法 s.str.split('x', expand=True, n=1) ...
# str.strip, 去除字符串前后两端的空白 >>> df[0].str.strip().array <PandasArray> ['A', 'B', 'C', 'D'] Length: 4, dtype: object # str.lstrip, 去除字符串前端的空白 >>> df[0].str.lstrip().array <PandasArray> ['A', 'B', 'C ', 'D '] ...
pandas.str.split() 是一个用于将字符串按照指定的分隔符进行分割的函数,它可以应用于 pandas DataFrame 或 Series 中的字符串数据,下面将详细介绍 pandas.str.split() 的使用方法和参数。 1. 基本用法 import pandas as pd 创建一个包含字符串的 Series ...
expand=False:split后的值是Series expand=True:split后的值是DataFrame 2. 拆分成多列 拆分成多列有两种方式: 第一种: df[["省","市","区"]] = df["地址"].str.split(",", expand=True) df 第二种:这种方式不需要设置expand=True df["省"], df["市"], df["区"] =zip(*df["地址"].st...
Pandas 的 str.split() 方法用于将字符串按照指定的分隔符切割成多个子字符串。默认情况下,str.split() 方法使用空格作为分隔符。 import pandas as pd # 创建一个包含字符串的 DataFrame df = pd.DataFrame({'text': ['hello world', 'good morning']}) # 使用空格切割字符串 df['words'] = df['text...
Series.str.split( pat=None, #默认为None,可以是字符串,也可以是编写的正则表达式。 n=- 1, #限制输出的拆分数量。-1默认为输出拆分的所有数据。 expand=False, #是否将拆分的数据扩展成多列。默认为False。True则扩展。 regex=None#是否将匹配模式pat看做正则表达式。默认为None。 ) 7.1.2 实例操作 1)...