pandas 根据 sep=' ' 拆分不工作

Question

我有一个正在使用的文本文件，它用空格而不是逗号分隔。我已经完成了其中的一些，总是创建一个长行，然后在需要的地方拆分为列。数据一直排到现在，我遇到了障碍。下面我有一些示例文本的数据框。

我正在尝试做的事情：

1. 从系列中的 (0,Test) 开始。努力工作。
2. 检查 (0,Test) 处的元素是否有第一个位置 (0) 的数字或字母 细绳。 如果数字存在，跳过或什么也不做。 如果存在字母，则需要在第一个空格出现时拆分代码： df[['First Name', 'Test']] = df['Test'].str.split(" ", 1, expand=True) 和 从“测试”列中删除名字并将其放在“名字”列中。
3. 向下移动到下一行并重复，直到完成系列。
4. （奖励）：中间名首字母可以跟在名字后面（第 1 行）。如果可能的话 这也能被捕获吗？

代码

import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series

list = {'Test': ['9/21/2019 1 9/29/2019',
                 'Cynthia T. CC 9/21/2016 1 9/30/2019',
                 '9/12/2019 1 9/12/2012',
                 'Hannah A/R 9/20/2015 1 9/07/2016',
                 'John CC 9/26/2019 3 9/29/2019']}

df = pd.DataFrame(list)

# for n in df.Test:
#     if n[0].isalpha:
#         df[['First Name', 'Test']] = df['Test'].str.split(" ", 1, 
           expand=True)
#     else:
#         continue

print(df)

#----------------------------
# Currently:
#    Test
# 0  9/21/2019 1 9/29/2019
# 1  Cynthia T. CC 9/21/2016 1 9/30/2019
# 2  9/12/2019 1 9/12/2012
# 3  Hannah A/R 9/20/2015 1 9/07/2016
# 4  John CC 9/26/2019 3 9/29/2019

# What I would like:
#    Test                                                 First Name
# 0  9/21/2019 1 9/29/2019                                NaN
# 1  CC 9/21/2016 1 9/30/2019                             Cynthia T.
# 2  9/12/2019 1 9/12/2012                                NaN
# 3  A/R 9/20/2015 1 9/07/2016                            Hannah
# 4  CC 9/26/2019 3 9/29/2019                             John

我们一如既往地感谢您的时间和知识。感谢您的帮助。

Answer 1

您可以使用 pandas 字符串访问器进行拆分（并检查 alpha）。

# split and get the first name
df['First Name'] = df['Test'].str.split(n=1).str[0]

# filter out numerics
df['First Name'] = df['First Name'].where(df['First Name'].str.isalpha())

输出

                                  Test First Name
0                9/21/2019 1 9/29/2019        NaN
1  Cynthia T. CC 9/21/2016 1 9/30/2019    Cynthia
2                9/12/2019 1 9/12/2012        NaN
3     Hannah A/R 9/20/2015 1 9/07/2016     Hannah
4        John CC 9/26/2019 3 9/29/2019       John