Wie teilt man eine String-Spalte eines Datenrahmens in zwei Spalten?

Question

Ich habe einen Datenrahmen mit einer (String-)Spalte und möchte ihn in zwei (String-)Spalten aufteilen, wobei eine Spaltenüberschrift als ' fips' und das andere 'row'

Mein Datenrahmen df sieht so aus:

          row
0    00000 UNITED STATES
1    01000 ALABAMA
2    01001 Autauga County, AL
3    01003 Baldwin County, AL
4    01005 Barbour County, AL

Ich weiß nicht, wie man df.row.str[:] um mein Ziel der Aufteilung der Zeilenzelle zu erreichen. Ich kann verwenden df['fips'] = hello um eine neue Spalte hinzuzufügen und sie zu füllen mit hello . Irgendwelche Ideen?

         fips       row
0    00000 UNITED STATES
1    01000 ALABAMA 
2    01001 Autauga County, AL
3    01003 Baldwin County, AL
4    01005 Barbour County, AL

Answer 1

Wenn Sie keinen neuen Datenrahmen erstellen möchten oder Ihr Datenrahmen mehr Spalten als nur die, die Sie aufteilen möchten, enthält, können Sie dies tun:

df["flips"], df["row_name"] = zip(*df["row"].str.split().tolist())
del df["row"]

Answer 2

Utilice df.assign um ein neues df zu erstellen. Siehe https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.assign.html

split = df_selected['name'].str.split(',', 1, expand=True)
df_split = df_selected.assign(first_name=split[0], last_name=split[1])
df_split.drop('name', 1, inplace=True)

Oder in Form einer Methodenkette:

df_split = (df_selected
            .assign(list_col=lambda df: df['name'].str.split(',', 1, expand=False),
                    first_name=lambda df: df.list_col.str[0],
                    last_name=lambda df: df.list_col.str[1])
            .drop(columns=['list_col']))

Answer 3

Wenn Sie eine Zeichenkette anhand eines Trennzeichens in mehr als zwei Spalten aufteilen möchten, können Sie den Parameter "maximum splits" weglassen.
Sie können verwenden:

df['column_name'].str.split('/', expand=True)

Dadurch werden automatisch so viele Spalten erstellt, wie die maximale Anzahl von Feldern in einer Ihrer ursprünglichen Zeichenfolgen enthalten ist.

Answer 4

Ich bin überrascht, dass ich das noch nicht gesehen habe. Wenn Sie nur brauchen zwei Spagat, kann ich nur empfehlen. . .

Series.str.partition

partition führt einen Split auf dem Separator durch und ist im Allgemeinen recht performant.

df['row'].str.partition(' ')[[0, 2]]

       0                   2
0  00000       UNITED STATES
1  01000             ALABAMA
2  01001  Autauga County, AL
3  01003  Baldwin County, AL
4  01005  Barbour County, AL

Wenn Sie die Zeilen umbenennen müssen,

df['row'].str.partition(' ')[[0, 2]].rename({0: 'fips', 2: 'row'}, axis=1)

    fips                 row
0  00000       UNITED STATES
1  01000             ALABAMA
2  01001  Autauga County, AL
3  01003  Baldwin County, AL
4  01005  Barbour County, AL

Wenn Sie dies wieder mit dem Original verbinden müssen, verwenden Sie join o concat :

df.join(df['row'].str.partition(' ')[[0, 2]])

pd.concat([df, df['row'].str.partition(' ')[[0, 2]]], axis=1)

                        row      0                   2
0       00000 UNITED STATES  00000       UNITED STATES
1             01000 ALABAMA  01000             ALABAMA
2  01001 Autauga County, AL  01001  Autauga County, AL
3  01003 Baldwin County, AL  01003  Baldwin County, AL
4  01005 Barbour County, AL  01005  Barbour County, AL

Answer 5

Ich habe gesehen, dass noch niemand die Slice-Methode verwendet hat, also lege ich hier meine 2 Cents dazu.

df["<col_name>"].str.slice(stop=5)
df["<col_name>"].str.slice(start=6)

Mit dieser Methode werden zwei neue Spalten erstellt.