pandas的split

pandas的split()函数可以用于将一个字符串列按照指定的分隔符拆分成多个新列。它的语法如下：

new_df = df['column_name'].str.split(pat=None, n=-1, expand=False)

其中，参数pat指定分隔符，如果不指定则默认使用空格；参数n指定拆分成的最大列数，如果不指定则拆分成尽可能多的列；参数expand指定是否将拆分后的列展开成新的DataFrame，如果为True则展开，否则返回一个Series对象。

例如，假设有如下DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice,Bob', 'Charlie', 'Dave,Eve'], 'age': [25, 30, 35]})

我们可以使用split()函数将name列按照逗号分隔符拆分成两个新列，代码如下：

new_df = df['name'].str.split(pat=',', n=1, expand=True)

结果为：

       0    1
0  Alice  Bob
1    NaN  NaN
2   Dave  Eve

可以看到，拆分后的结果生成了两个新列，分别为0和1，可以使用列名来访问这些新列。需要注意的是，如果某个单元格的值中不包含分隔符，则对应的新列中会填充NaN值。

相关问题

PANDAS split

Pandas中的split函数可以用来将字符串进行分割。它有几个参数，其中包括pat、n和expand。pat用于指定分隔符，默认为空格，n用于指定分割的次数，默认为-1，表示分割所有的字符串，expand用于决定分割后的结果是分布在多列还是以列表的形式分布在一列中，默认为False。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas-处理文本字符串（拆分split和替换replace）](https://blog.csdn.net/qq_14815199/article/details/120972768)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas字符串分割str.split()函数](https://blog.csdn.net/hanyunkaka/article/details/120586261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pandas split

在Python的pandas库中，split函数可以通过分隔符将一个字符串拆分为多个部分。具体的用法是DataFrame.str.split(pat, n, expand)，其中pat是字符串分隔符，默认为空格；n是指定需要分割的次数，默认为-1，表示返回所有分割的字符串；expand是一个布尔值，用于指定是否将拆分的字符串展开为单独的列，默认为False。通过使用split函数，我们可以将包含命中数和投篮数的字符串拆分成两列，分别命名为"命中数"和"投篮数"。

在这个问题的背景中，我们可以使用split函数来计算勒布朗詹姆斯整个常规赛的命中率。首先，我们需要读取包含数据的csv文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。然后，使用split函数将投篮数据字符串拆分成命中数和投篮数两列，并将拆分后的结果赋值给新的DataFrame对象df0。接下来，我们将df0的列转化为整型，这样就可以计算出詹姆斯整个常规赛的命中率。最后，通过将命中数列的总和除以投篮数列的总和，即可得到詹姆斯的命中率。

具体的代码如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取包含数据的csv文件
df = pd.read_csv("lbj-2020-2021-regular.csv", encoding="gbk")

# 使用split函数将投篮数据字符串拆分成命中数和投篮数两列
df0 = df['投篮'].str.split("-", expand=True)
df0.columns = ['命中数', '投篮数']

# 将列转化为整型
df0['命中数'] = df0['命中数'].astype('int')
df0['投篮数'] = df0['投篮数'].astype('int')

# 计算詹姆斯整个常规赛的命中率
ShootRate = df0['命中数'].sum() / df0['投篮数'].sum()

通过以上的代码，我们可以得到勒布朗詹姆斯在2020-2021赛季常规赛的整体命中率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas字符串分割str.split()函数](https://blog.csdn.net/hanyunkaka/article/details/120586261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]