pandas对某列字符串进行切分并且拼接到另一列中的代码，要求运行时间不超过一秒

在Pandas中，你可以使用`str`操作符结合`apply`函数来对某一列的字符串进行切分并添加到另一列。假设你有一个名为`dataframe`的数据框，其中一列叫做`source_column`需要切割，结果要添加到`target_column`中，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 source_column 的值是由逗号分隔的字符串
dataframe['target_column'] = dataframe['source_column'].apply(lambda x: x.split(','))

# 如果需要确保运行时间在1秒内，可以考虑以下优化：
# 如果数据量非常大，可以考虑使用 `string_split` 函数配合 `dask DataFrame` 或者 `pandas.Series.str.split` 并行处理
# from dask import delayed, compute
# dataframe['target_column'] = delayed(dataframe['source_column'].str.split(','))().compute(scheduler='processes')

# 或者针对大规模数据，使用 pandas 的 chunksize 分块处理
chunk_size = 10**6  # 根据实际数据大小调整
for chunk in dataframe.groupby(np.arange(0, len(dataframe), chunk_size)):
    df_chunk = chunk[1]
    df_chunk['target_column'] = df_chunk['source_column'].str.split(',')

记得检查数据集大小以及是否真的需要实时完成，因为上述操作可能会消耗较多内存。