将 pandas df 行拆分为多列答案

【问题标题】：Split pandas df rows into multiple columns将 pandas df 行拆分为多列
【发布时间】：2021-01-18 01:20:40
【问题描述】：

由于文件类型的原因，我有一个需要在 \n 上拆分的 csv。将此 df 分成两个单独的 dfs 后，我剩下的行看起来像这样

27  Block\t"Column"\t"Row"\t"X"\t"Y"\t"Dia."\t"Fla...
28  1\t1\t1\t17834.00\t38902.00\t10.00\t0\t513.27\...
29  1\t2\t1\t17852.00\t38902.00\t10.00\t0\t495.84\...
30  1\t3\t1\t17870.00\t38902.00\t10.00\t0\t525.76\...
31  1\t4\t1\t17888.00\t38902.00\t10.00\t0\t456.27\...

如何从分隔符 \t 创建列？

【问题讨论】：

所以我已经用 .read_csv 读入了文件，但必须在 \n 上进行分隔，然后将数据帧拆分为两个单独的数据帧。我不再有一个 csv 文件，我有一个 df 所以有没有办法做到这一点，而无需将其写入单独的 csv 并在 \t 上重新读取它？

标签： python pandas dataframe multiple-columns

【解决方案1】：

这样的东西可能就是你要找的东西......

df['Block'] = df['Block'].str.split('/t').str[0]
df['Column'] = df['Columnl'].str.split('/t').str[1]

【讨论】：

【解决方案2】：

使用以下代码：

df[['Block','Column', 'Row', 'X', 'Y', etc]] = df['<Column Name>'].str.split(r'\t',expand=True)

将etc 替换为其余的列名。打印 df 时将<Column Name> 替换为列名。

一种更简单的方法可能是将数据帧下载为 csv，然后使用 \t 分隔符重新读取。

【讨论】：

有没有办法可以直接使用第一行作为列标题而不用重写它们？
您应该能够使用列表推导。我需要尝试一下，然后更新我的答案。一秒
我无法让它工作，所以我用替代方法更新了我的答案。