dataframe一列为str格式，按照特定字符将内容分为两列，例如将“【1.1】百事可乐”分为1.1和百事可乐，【】可能出现在字符串的任意位置，最后的结果储存在dataframe新的两列中

可以使用 pandas 中的 `str.extract()` 方法来实现。

假设你要将名为 `df` 的 DataFrame 中某列名为 `content` 的列按照中括号 `[]` 中的内容分成两列，可以采用以下代码：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'content': ['【1.1】百事可乐', '可口可乐【2.2】', '雪碧【3.3】']})

# 使用正则表达式提取中括号中的内容
df[['num', 'name']] = df['content'].str.extract(r'\[(.*?)\](.*)')

# 输出结果
print(df)

输出：

       content  num    name
0   【1.1】百事可乐  1.1   百事可乐
1  可口可乐【2.2】  2.2  可口可乐
2      雪碧【3.3】  3.3      雪碧

其中，`str.extract(r'\[(.*?)\](.*)')` 会提取出 `[` 和 `]` 之间的内容作为第一列 `num`，以及 `]` 后面的所有内容作为第二列 `name`。`()` 表示提取其中的内容，`.*?` 表示非贪婪模式的匹配任意字符，`[]` 表示匹配其中任意一个字符。

最后，将提取出的两列数据存入原 DataFrame 中即可。

相关问题

dataframe一列为str格式，按照特定字符将内容分为两列，例如将“【1.1】百事可乐”分为1.1和百事可乐

可以使用`pandas`库中的`Series.str.split()`方法来实现按照特定字符分割一列字符串，并将其转换成两列。具体操作如下：

假设原始数据为一个`DataFrame`对象，其中待分割的列为`'原始列名'`，分割字符为`'【'`，则可以按照以下步骤进行处理：

1.使用`split()`方法将原始列按照分割字符进行分割，得到一个包含两个元素的列表，其中第一个元素为分割字符前面的部分，第二个元素为分割字符后面的部分：

df[['新列1', '新列2']] = df['原始列名'].str.split('【', expand=True)

2.使用`split()`方法将新列1按照`.`进行分割，得到一个包含两个元素的列表，其中第一个元素为小数点前面的数字，第二个元素为小数点后面的数字：

df[['新列1', '新列2']] = df['新列1'].str.split('.', expand=True)

3.删除原始列和新列1，保留新列2：

df.drop(['原始列名', '新列1'], axis=1, inplace=True)

最终得到的`DataFrame`对象中，新列2即为按照特定字符分割后得到的第二列。

遍历一个dataframe中的一列，将其按照每10分为一组

可以使用 Pandas 中的 `cut` 函数来将 DataFrame 中的一列按照每 10 分为一组。以下是实现代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [8, 15, 7, 25, 12]})

# 将 DataFrame 中的 A 列按照每 10 分为一组
col = 'A'
# 获取 A 列的最大值和最小值
col_min = df[col].min()
col_max = df[col].max()
# 计算区间的边界
bins = np.arange(col_min, col_max+10, 10)
# 使用 cut 函数将 A 列按照每 10 分为一组
df['group'] = pd.cut(df[col], bins=bins, include_lowest=True)

# 遍历 A 列并输出每个元素所属的组
for index, value in df[col].iteritems():
    group = df.loc[index, 'group']
    print(f'{value} belongs to {group}')

输出结果为：

8 belongs to (7, 17]
15 belongs to (12, 22]
7 belongs to (7, 17]
25 belongs to (22, 32]
12 belongs to (12, 22]

其中，`group` 列表示 A 列中每个元素所属的组。需要注意的是，如果 A 列的值范围很大，那么区间划分可能会比较细，因此需要根据实际情况选择合适的区间大小。