在 Pandas DataFrame 列中将单列拆分为多列

Pandas 有一种众所周知的方法，可以通过列表的破折号、空格和返回列（Series）来拆分字符串列或文本列；如果我们谈论 pandas，术语 Series 被称为 Dataframe 列。

我们可以使用 pandas Series.str.split() 函数将字符串拆分为围绕给定分隔符或定界符的多列。它类似于 Python 字符串 split() 方法，但适用于整个 Dataframe 列。我们有最简单的方法来分隔下面的列。

此方法将 Series 字符串与初始索引分开。

让我们尝试了解此方法的工作原理

我们创建了一个 Dataframe df，包含三列，Email、Number 和 Location。请注意，电子邮件列中的字符串具有特定的模式。但是，如果你仔细观察，可以将此列拆分为两列。我们将很好地解决所需的问题。

输出：

我们将使用 Series.str.split() 函数来分隔 Number 列并在 split() 方法中传递 -。确保将 True 传递给 expand 关键字。

示例 1：

这个例子将用 - 分割系列（数字）的每个值。

输出：

如果我们只使用扩展参数 Series.str.split(expand=True)，这将允许拆分空格，但不能用 - 和 , 或字符串中存在的任何正则表达式进行分隔，你必须通过 pat 参数。

让我们重命名这些拆分列。

我们创建了两个新系列 Dialling code 和 Cell-Number 并使用 Number 系列分配值。

输出：

示例 2：

在这个例子中，我们将用 , 分割 Location 系列。

拆分 Location 系列并将其值存储在单独的系列 City 和 State 中。

输出：

让我们看看最后一个例子。我们将在 Email 系列中分隔全名。

输出：

现在我们用 . 分隔名字和姓氏。

输出：

如果在 .split() 方法中传递了 expand=True，n=-1 参数将不起作用。

输出：

整个示例代码如下。

输出：