pandas某一列为object,怎么拆分
时间: 2023-10-17 13:11:43 浏览: 34
如果某一列为object类型,可以使用字符串操作函数将其拆分成多个列。
例如,假设有一个DataFrame df,其中有一列名为"col",其值为字符串类型,可以使用split函数将其拆分成两列:
```
df[['col1', 'col2']] = df['col'].str.split('_', expand=True)
```
这将在df中创建两个新列,分别命名为"col1"和"col2",并将"col"列的值按照下划线分隔成两部分分别填充到这两个新列中。
如果需要根据不同的拆分规则进行拆分,可以使用正则表达式来匹配需要拆分的字符串。例如,下面的代码将根据空格和逗号分隔符将"col"列拆分成多个列:
```
df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['col'].str.split('[ ,]', expand=True)
```
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pandas设置某一列为索引
您可以使用 Pandas 中的 `set_index()` 方法来设置某一列为索引。例如,如果您的数据框叫做 `df`,您想要将名为 `column_name` 的列设置为索引,您可以使用以下代码:
```
df.set_index('column_name', inplace=True)
```
其中,`inplace=True` 表示您想要在原始数据框上进行修改,而不是创建一个新的数据框。
pandas获取某一列为空的个数
你可以使用 Pandas 中的 `isnull()` 方法来判断某列是否为空,然后使用 `sum()` 方法计算空值的个数。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, None],
'B': ['a', None, 'c', 'd', 'e'],
'C': [None, None, None, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取某一列为空的个数
null_count = df['A'].isnull().sum()
print("空值个数:", null_count)
```
在这个示例中,我们创建了一个 DataFrame,并使用 `isnull()` 方法判断列 'A' 是否为空,然后使用 `sum()` 方法计算出空值的个数。最后将结果打印出来。你可以将代码中的列名 `'A'` 替换为你想要检查的列。