如何使用 Pandas 从 DataFrame 中拆分列

Question

我正在将 API 调用中的 CSV 文件读取到带有 pandas 的数据框中，以进行一些数据操作。

目前，我收到以下回复：

n [78]: dfname
Out[78]: 
        productID  amountInStock  index  index_col
7             1.0            NaN      1          7
19            4.0            NaN      2         19
20            1.0            NaN      3         20
22            2.0            NaN      4         22

然后我调用 dfname.reset_index() 来创建更好的索引：

dfname.reset_index()
Out[80]: 
      level_0  productID  amountInStock  index  index_col
0           7        1.0            NaN      1          7
1          19        4.0            NaN      2         19
2          20        1.0            NaN      3         20
3          22        2.0            NaN      4         22

但问题是“productID”系列有两列，我不知道如何拆分它们！

dfname.productID
Out[82]: 
7          1.0
19         4.0
20         1.0
22         2.0

我想要的是 dfname.productID 返回：

dfname.productID
Out[82]: 
7          
19         
20         
22         

productID 中当前的其他数字应分配给“stockqty”。

如何拆分此字段以使其返回两列而不是一列？我试过 .str.split() 无济于事。

对象的属性有Name：productID，Length：2102，dtype：float64

Answer 1

但问题是“productID”系列有两列，而我 不知道如何拆分它们！

误解就在于此。尽管print 告诉你什么，你没有两列。您有一列带有索引。这正是pd.Series 对象的定义方式。

我想要的是 dfname.productID 返回：

如上所述，这是不可能的。每个系列都有一个索引。这是没有商量余地的。

如何拆分此字段以使其返回两列而不是 一？我试过 .str.split() 无济于事。

这不是前进的方向。特别是，注意 pd.Series.str.split 用于在系列中拆分字符串。你这里没有字符串。相反，请使用 reset_index 并重命名您的列。或者在reset_index 之前命名您的索引。后一个选项对我来说似乎更干净：

df.index.name = 'stockqty'
df = df.reset_index()

print(df)

   stockqty  productID  amountInStock  index  index_col
0         7        1.0            NaN      1          7
1        19        4.0            NaN      2         19
2        20        1.0            NaN      3         20
3        22        2.0            NaN      4         22

Answer 2

我在解析csv时通过指定分隔符解决：

        df = pd.read_csv(link, encoding='ISO-8859-1', sep=', ', engine='python')