如何根据多个分隔符 pandas 进行拆分答案

【问题标题】：How to split based on multiple delimiter pandas如何根据多个分隔符 pandas 进行拆分
【发布时间】：2019-05-05 10:55:02
【问题描述】：

我有一个 df 列，其中包含

Phone number
12399422/930201021
5451354;546325642
789888744,656313214
123456654

我想把它分成两列

Phone number1      Phone number2
12399422           930201021
5451354            546325642
789888744          656313214
123456654

我试过用apply，

    df['TELEPHONE1'] = df['TELEPHONE'].str.split(',').str.get(0)
    df['TELEPHONE2'] = df['TELEPHONE'].str.split(',').str.get(1)
    df['TELEPHONE1'] = df['TELEPHONE'].str.split(';').str.get(0)
    df['TELEPHONE2'] = df['TELEPHONE'].str.split(';').str.get(1)
    df['TELEPHONE1'] = df['TELEPHONE'].str.split('/').str.get(0)
    df['TELEPHONE2'] = df['TELEPHONE'].str.split('/').str.get(1)

但它只能拆分'/'谢谢你的帮助

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

只需拆分\D（非数字）：

(df['Phone number'].str.split(r'\D', expand=True)
    .rename(columns=lambda x: f'num{x+1}'))

        num1       num2
0   12399422  930201021
1    5451354  546325642
2  789888744  656313214
3  123456654       None

...假设电话号码只包含数字。

或者，使用 extractall 并仅匹配数字：

df['Phone number'].str.extractall(r'(\d+)')[0].unstack()

match          0          1
0       12399422  930201021
1        5451354  546325642
2      789888744  656313214
3      123456654        NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

使用str.split

df.Phonenumber.str.split('/|;|,',expand=True).add_prefix('Number_')
    Number_0   Number_1
0   12399422  930201021
1    5451354  546325642
2  789888744  656313214
3  123456654       None

【讨论】：

我正在使用这个df[ColumnName].str.split('[,]',expand=True)，但不知道我有三个分隔符。它要么分隔每个字符，要么仅用逗号分隔。