将Dataframe数据里的指定列以指定分隔符进行分割，生成新的数据，python代码书写

可以使用 Pandas 库中的 str.split() 方法来实现：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 指定列以指定分隔符进行分割
new_df = df['column_name'].str.split(',', expand=True)

# 将新生成的数据按列名合并到原数据中
df = pd.concat([df, new_df], axis=1)

# 打印结果
print(df.head())

其中，'column_name' 为待分割的列名，',' 为指定的分隔符。使用 expand=True 参数可以将分割后的各元素按列展开，并生成一个新的 DataFrame。最后，使用 Pandas 库中的 concat() 方法将新生成的数据按列名合并到原数据中。

相关问题

pandas dataframe 将一列数据插入到一个dataframe对象的指定列

可以使用以下代码将一列数据插入到指定列中：

import pandas as pd

# 创建一个dataframe对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)

# 定义要插入的列数据
new_col = [7, 8, 9]

# 插入数据到指定列
df.insert(loc=1, column='C', value=new_col)
print(df)

在上述代码中，我们首先创建了一个名为`df`的dataframe对象，其中包含两列数据`A`和`B`。然后，我们定义一个包含新列数据的列表`new_col`，并使用`insert()`函数将其插入到了`df`对象的第二列（位置`1`）中，新的列名为`C`。最后，我们打印了修改后的dataframe对象。

生成python代码，使用pandas，将数据输出到指定EXCEL文件中

可以使用以下代码将数据输出到指定的 Excel 文件中：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 25, 30], '性别': ['男', '女', '男']}

# 将数据转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据输出到指定的 Excel 文件中
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

这段代码使用 pandas 库创建了一个 DataFrame 对象，并将其输出到指定的 Excel 文件中。其中，Excel 文件的文件名为 output.xlsx，数据不包含行索引。