pandas dataframe分列

Pandas是Python数据处理和分析的常用工具，DataFrame是Pandas的一个重要数据结构。对于DataFrame中的某一列，可以通过split函数进行分列操作。

例如，假设我们有如下的DataFrame:

import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Address': ['Beijing China', 'New York US', 'London UK', 'Delhi India']}
df = pd.DataFrame(data)

我们想要将Address列按照空格进行分割成两列，可以使用split函数：

new = df['Address'].str.split(" ", n = 1, expand = True)
df["City"]= new
df["Country"]= new

这里的split函数将Address列按照空格进行分割，n=1表示只进行一次分割，expand=True表示将分割后的结果扩展成新的列。最后我们将分割后得到的两列添加到原始的DataFrame中，得到新的DataFrame。

相关问题

如何从Pandas DataFrame中获取列名集合？

在Pandas中，你可以使用`DataFrame.to_dict()`方法结合参数`orient='index'`来获取DataFrame的列名集合，这会将列名转换为一个字典的键。如果你想要的是分列的形式（即每一列作为一个单独的序列），可以使用`orient='columns'`。

获取列名集合示例[^1]:

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为df的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6]})
column_names = df.columns.tolist()  # 或者 df.to_dict(orient='index')['']
print(column_names)

检查DataFrame是否为空，可以通过查看其形状`(行数, 列数)`，如果两个元素都是0，则表示它是空的[^2]：

if df.empty:
    print("这是一个空DataFrame")
else:
    print(f"DataFrame有 {df.shape[0]} 行和 {df.shape[1]} 列")

dataframe 分列

引用[1]: 二、一列拆分两列 df[['a','b']] = df.row.str.split(' ', expand = True) df.drop(axis = 1, columns = 'row', inplace = True) split expand：这个参数直接将分列后的结果转换成 DataFrame drop axis 是指处哪一个轴columns 是指某一列或者多列inplaces 是否替换原来的 dataframe 。 引用[3]:dataframe一列拆分为多列，一行拆分为多行 import pandas as pd df = pd.DataFrame([['a1','a2', 'a3_a4'], ['b4', 'b5', 'b6_b7']],columns=['A','B','C']) abc0a1a2a3_a41b4b5b6_b7 1.一列拆分为多列 使用指定分隔符，将一列分隔为多列 import pandas as pd df = pd.DataFrame([['a1','a2', 'a3_a4'], ['b4', 'b5', 'b6_b7']],columns=['A','B','C']) df_1 = df['C'].str.split('_') print(df_1) df_2 =df['C'].str.split('_',expand=True) print(df_2) # 删除表格df的C列，然后和分列的结果df_2拼接 df_3 = df.drop(['C'],axis=1).join(df_2) print(df_3) str.split不使用expand参数，返回列表；使用expand参数，返回列表拆分为列 输出： 表格df_1 0[a3,a4]1[b6,b7] 表格df_2 010a3a41b6b7 表格df_3 AB010a1a2a3a41b4b5b6b7

问题: dataframe 分列
回答: 要将DataFrame的一列拆分为多列，可以使用str.split()方法。例如，使用指定的分隔符将一列拆分为多列，可以使用以下代码：
df_1 = df['C'].str.split('_')
df_2 = df['C'].str.split('_', expand=True)
df_3 = df.drop(['C'], axis=1).join(df_2)
其中，df_1是将C列拆分为列表的结果，df_2是将C列拆分为多列的结果，df_3是将C列删除后与df_2拼接的结果。[1]

另外，如果要将DataFrame的一行拆分为多行，可以使用explode()方法。例如，使用explode()方法将C列的元素拆分为多行，可以使用以下代码：
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: x.split('_'))
df = df.explode('C')
这样就可以将C列的元素拆分为多行。[3]