分隔字符串的每个字符的分隔符？答案

【问题标题】：Delimiter for Splitting each character of a string?分隔字符串的每个字符的分隔符？
【发布时间】：2023-02-25 08:46:58
【问题描述】：

我目前正在尝试将两个字符的字符串拆分为 pandas data.frame 中每个字符的两个单独的列，但我一直在努力寻找一种方法来对列执行操作，而不必遍历每一行。

我的起始 data.frame 看起来像这样：

  Initial
0      PT
1      XT
2      ZT

我希望将“初始”列拆分为包含每个字符的两个单独的列，如下所示：

  S1 S2
0  P  T
1  X  T
2  Z  T

我已经使用了 split() 函数，并且我试图找到一个合适的分隔符来提供它，它将拆分每个字符，但到目前为止我不知所措。有没有一种不需要遍历每一行就可以做到这一点的好方法？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

不确定 pandas，但 list(text) 将创建一个字符串中所有字符的列表

然后您可以尝试在列表列表上创建数据框。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用pandas.Series.str.extract来完成

df[["S1", "S2"]] = df.Initial.str.extract(r"(.)(.)")
df.drop("Initial", axis=1, inplace=True)
print(df)

  S1 S2
0  P  T
1  X  T
2  Z  T

【讨论】：

【解决方案3】：

使用Series.str.slice：

df["S1"] = df["Initial"].str.slice(0, 1)
df["S2"] = df["Initial"].str.slice(1, 2)

这使：

  Initial S1 S2
0      PT  P  T
1      XT  X  T
2      ZT  Z  T

【讨论】：

【解决方案4】：

可以使用split，使用正则表达式来匹配两个字符（例如(?<=^.)）和expand=True之间的位置：

df[['S1', 'S2']] = df['Initial'].str.split(r'(?<=^.)', expand=True, regex=True)

输出：

  Initial S1 S2
0      PT  P  T
1      XT  X  T
2      ZT  Z  T

如果不再需要，您可以在dropInitial列：

df.drop('Initial', axis=1, inplace=True)

输出：

  S1 S2
0  P  T
1  X  T
2  Z  T

【讨论】：