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Pandas 根据拆分另一列添加新列

2024-03-28

我有一个如下所示的 pandas 数据框：

A              B
US,65,AMAZON   2016
US,65,EBAY     2016

我的目标是看起来像这样：

A              B      country    code    com
US.65.AMAZON   2016   US         65      AMAZON
US.65.AMAZON   2016   US         65      EBAY

我知道这个问题之前已经被问过here https://stackoverflow.com/questions/14745022/pandas-dataframe-how-do-i-split-a-column-into-two and here https://stackoverflow.com/questions/25789445/pandas-make-new-column-from-string-slice-of-another-column#_=_ but none其中一些对我有用。我努力了：

df['country','code','com'] = df.Field.str.split('.')

and

df2 = pd.DataFrame(df.Field.str.split('.').tolist(),columns = ['country','code','com','A','B'])

我错过了什么吗？任何帮助深表感谢。


您可以使用split http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.split.html带参数expand=True并添加一个[]到左侧：

df[['country','code','com']] = df.A.str.split(',', expand=True)

Then replace http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.replace.html , to .:

df.A = df.A.str.replace(',','.')

print (df)
              A     B country code     com
0  US.65.AMAZON  2016      US   65  AMAZON
1    US.65.EBAY  2016      US   65    EBAY

另一种解决方案是DataFrame构造函数，如果没有NaN values:

df[['country','code','com']] = pd.DataFrame([ x.split(',') for x in df['A'].tolist() ])
df.A = df.A.str.replace(',','.')
print (df)
              A     B country code     com
0  US.65.AMAZON  2016      US   65  AMAZON
1    US.65.EBAY  2016      US   65    EBAY

您也可以在构造函数中使用列名称，但是然后concat http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.concat.html是必要的：

df1=pd.DataFrame([x.split(',') for x in df['A'].tolist()],columns= ['country','code','com'])
df.A = df.A.str.replace(',','.')
df = pd.concat([df, df1], axis=1)
print (df)
              A     B country code     com
0  US.65.AMAZON  2016      US   65  AMAZON
1    US.65.EBAY  2016      US   65    EBAY
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