如何使用 pandas Python 将字符串拆分为数据框中的几列？答案

【问题标题】：How do I split a string into several columns in a dataframe with pandas Python?如何使用 pandas Python 将字符串拆分为数据框中的几列？
【发布时间】：2018-08-04 03:00:46
【问题描述】：

我知道以下问题：

1.) How to split a column based on several string indices using pandas? 2.) How do I split text in a column into multiple rows?

不过，我想将它们分成几个新列。假设我有一个如下所示的数据框：

id    | string
-----------------------------
1     | astring, isa, string
2     | another, string, la
3     | 123, 232, another

我知道使用：

df['string'].str.split(',')

我可以拆分字符串。但作为下一步，我想有效地将拆分字符串放入新列中，如下所示：

id    | string_1 | string_2 | string_3
-----------------|---------------------
1     | astring  | isa      | string
2     | another  | string   | la
3     | 123      | 232      | another
---------------------------------------

例如，我可以这样做：

for index, row in df.iterrows():
    i = 0
    for item in row['string'].split():
        df.set_values(index, 'string_{0}'.format(i), item)
        i = i + 1

但是如何才能更优雅地实现相同的结果呢？a

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

str.split 方法有一个 expand 参数：

>>> df['string'].str.split(',', expand=True)
         0        1         2
0  astring      isa    string
1  another   string        la
2      123      232   another
>>>

列名：

>>> df['string'].str.split(',', expand=True).rename(columns = lambda x: "string"+str(x+1))
   string1  string2   string3
0  astring      isa    string
1  another   string        la
2      123      232   another

使用 Python 更整洁 >= 3.6 f-strings：

>>> (df['string'].str.split(',', expand=True)
...              .rename(columns=lambda x: f"string_{x+1}"))
  string_1 string_2  string_3
0  astring      isa    string
1  another   string        la
2      123      232   another

【讨论】：

如何将这些 'string_x' 列添加到原始数据框>
df[['new_column_1', 'new_column_2', 'new_column_3']] = above answer

【解决方案2】：

比expand 选项稍微不简洁，但这里有另一种方法：

In [29]: cols = ['string_1', 'string_2', 'string_3']   

In [30]: pandas.DataFrame(df.string.str.split(', ').tolist(), columns=cols)
Out[30]: 
  string_1 string_2 string_3
0  astring      isa   string
1  another   string       la
2      123      232  another

【讨论】：