使用 pandas 拆分列答案

【问题标题】：Split columns using pandas使用 pandas 拆分列
【发布时间】：2014-09-25 21:41:02
【问题描述】：

Games                          Home                   Away
Team 1 vs. Team 2              Team 1                 Team 2
Team 1 @ Team 2                Team 2                 Team 1

我有一个名为“游戏”的列，并希望将其拆分为两个新列，分别标记为 Home 和 Away。对于@，我使用了df['Away'] = df['Games'].map(lambda x: x.split('@')[0])，它可以工作。但我尝试使用df['Away'] = df['Games'].map(lambda x: x.split('vs.')[1]) 没有用。

我错过了什么？？

【问题讨论】：

在什么意义上它不起作用？请发布错误以及您正在使用的一些数据。
我们不要因投反对票而将新来者赶出城外。这是一个合理的问题。

标签： pandas

【解决方案1】：

从您提供的信息中并不清楚这里到底出了什么问题。但 pandas 提供了专门针对此类工作的工具，如果出现问题，可能会提供信息错误。

看看string methods documentation。像df['Games'].str.extract('(.*)(vs.|@)(.*)') 这样的东西在这里可能是最好的。或str.split 方法，但我更喜欢提取。

【讨论】：