如何对pandas某一属性进行分类并拆分

可以使用pandas中的groupby函数对属性进行分类，然后使用split函数对分类后的数据进行拆分。

例如，假设有一个名为df的pandas数据框，其中有一个属性为“类别”，可以按照这个属性进行分类，并对分类后的数据框中的某一列进行拆分：

# 按“类别”属性进行分类
grouped = df.groupby('类别')

# 对分类后的数据框中的某一列进行拆分
splitted = grouped['某一列'].apply(lambda x: x.str.split(','))

上述代码中，lambda函数中的参数x即为分类后的数据框中的某一列，这里使用了str.split函数对该列进行拆分操作。拆分后的结果被保存在splitted变量中。

相关问题

如何对pandas某一属性进行分类并将分类后的表格进行拆分

可以使用pandas的groupby函数对某一属性进行分类，然后使用for循环遍历每个分类，将分类后的表格进行拆分。

具体步骤如下：

1. 使用groupby函数对某一属性进行分类，例如对df表格的“category”属性进行分类，代码如下：

grouped = df.groupby('category')

2. 遍历每个分类，使用get_group函数获取每个分类的表格，例如获取“category1”分类的表格，代码如下：

category1_df = grouped.get_group('category1')

3. 将每个分类的表格保存到一个字典中，以分类名称为键，表格为值，代码如下：

category_dict = {}
for name, group in grouped:
    category_dict[name] = group

4. 可以通过访问字典中的每个表格来进行后续的操作，例如将每个分类的表格保存到不同的文件中，代码如下：

for name, group in category_dict.items():
    group.to_csv(name + '.csv', index=False)

这样就可以对pandas某一属性进行分类并将分类后的表格进行拆分了。

pandas某一列为object，怎么拆分

如果某一列为object类型，可以使用字符串操作函数将其拆分成多个列。

例如，假设有一个DataFrame df，其中有一列名为"col"，其值为字符串类型，可以使用split函数将其拆分成两列：

df[['col1', 'col2']] = df['col'].str.split('_', expand=True)

这将在df中创建两个新列，分别命名为"col1"和"col2"，并将"col"列的值按照下划线分隔成两部分分别填充到这两个新列中。

如果需要根据不同的拆分规则进行拆分，可以使用正则表达式来匹配需要拆分的字符串。例如，下面的代码将根据空格和逗号分隔符将"col"列拆分成多个列：

df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['col'].str.split('[ ,]', expand=True)