first_name = df['info'].str.split().str.get(0) 这将返回一个新的 Series,其中包含 info 列中每个字符串的第一个字段。你可以根据需要选择其他字段。需要注意的是,如果切分后的字符串数量不一致,会导致结果 DataFrame 的形状不统一。因此,在使用 str.split() 方法时,需要确保切分后的字
DataFrame.str.split(pat=None,n=-1,expand=False) 1. 参数说明: pat:字符串,符号或正则表达式,表示字符串分割的依据,默认空格 n:整数,分割次数,默认值-1,0和-1返回所有拆分的字符串 expand:分割后的结果是否转换成DataFrame 2).示例 示例1:分割收货地址中的"省"“市” import pandas as pd pd.set_optio...
Series.str.split(pat=None,n=-1,expand=False) 1. pat: (可选)分隔符,默认为空白字符。 n: (可选)切分的最大次数。 expand: (可选)布尔值,默认为 False,若为 True,则返回一个 DataFrame。 示例 假设我们有一个包含用户信息的 DataFrame,字段包括用户的全名以及邮箱地址,示例代码如下: importpandasaspd#...
'Jane Doe', 'Richard Miles'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) # 拆分Name列中的数据 df['First Name'], df['Last Name'] = df['Name'].str.split(' ', 1).str # 打印拆分后的dataframe print(df) ...
在Python Pandas中,可以使用str.split()方法来拆分具有多个“DataFrame”列的值。该方法可以将一个字符串列拆分为多个列,并将结果存储在新的“DataFrame”中。 以下是拆分具有多个“DataFrame”列的值的步骤: 导入必要的库:import pandas as pd 创建一个包含多个“DataFrame”列的数据集:data = {'col1'...
df["columnb"] = df["columnb"].str.split(" ")这里用split(" ") ，columnb 是 空格分隔 的...
使用str.split():如果您想要根据某个分隔符来截取字符串,可以使用str.split()。例如,如果字符串是以空格分隔的名字和姓氏,您想要截取名字部分,可以这样做: python df['first_name'] = df['name'].str.split().str[0] 使用str.extract():当截取逻辑比较复杂时,比如需要基于正则表达式,可以使用str.extract(...
str.split()有三个参数: 第一个参数就是引号里的内容:就是分列的依据。可以是空格,符号,字符串等等。 在上面这个图里,使用‘2’作为分列依据,含有2的三行就分开了,没有含2的就没有分列。这种情况在后面转换成DataFrame时会出错。 第二个参数就是前面用到的expand=True,这个参数直接将分列后的结果转换成DataFra...
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 df = pd.DataFrame({'id':[1,2],'code':['A,B,C','B,C']})# 按逗号分割...
进行Split操作 现在,我们使用.str.split()方法来将location列中的字符串分割为两个部分:城市和国家。我们可以指定分隔符为逗号,并设置expand=True以返回一个新的DataFrame。 # 使用逗号分割split_locations=df['location'].str.split(',',expand=True)# 将拆分后的列重命名split_locations.columns=['City','Count...