pandas切割字符串
时间: 2023-10-08 08:13:47 浏览: 80
你可以使用 Pandas 中的字符串切片方法来切割字符串。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含字符串的数据框
data = {'string ['Hello, World!', 'Python is awesome', 'Data Science']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用字符串切片方法切割字符串
df['substring'] = df['string'].str[7:12]
print(df)
```
运行上述代码后,你将得到一个新的名为 "substring" 的列,其中包含每个字符串的切片结果。在上述示例中,切割的起始位置为索引 7,结束位置为索引 12。注意,索引是从零开始计数的。
输出如下:
```
string substring
0 Hello, World! World
1 Python is awesome is aw
2 Data Science
```
希望这可以帮助到你!如有其他问题,请随时提问。
相关问题
pandas怎么分割字符串
要在pandas中分割字符串,你可以使用str.split()函数。这个函数可以将字符串分割成一个列表,并将其转换为一个新的DataFrame列。例如,如果你有一个名为df的DataFrame,其中有一个名为column_name的列,你可以使用以下代码将该列分割成多个列:
df['column_name'].str.split(pat='|', expand=True)
这将返回一个新的DataFrame,其中包含分割后的多个列。你可以将expand参数设置为True,以便将列表转换为多个列。
pandas 拆分字符串
在pandas中,可以使用split()方法来拆分字符串。具体使用的函数是pandas.Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)。在这个方法中,pat参数表示要用来拆分字符串的模式,默认是空格。n参数表示最多拆分的次数,默认值为-1,表示全部拆分。expand参数表示是否将拆分后的内容展开成多列,默认为False。如果设置为True,拆分后的内容会被当做一列。如果不需要展开成多列,只需要提取其中一列的话,可以使用索引操作,例如data['name'].str.split('|', expand=True)[0。这样就可以获得拆分后的第一列的结果。所以,在pandas中拆分字符串可以通过split()方法来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas 如何分割字符](https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/76187597)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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