拆分的数据使用split拆分工具拆分，并使用expand功能拆分成多列

可以使用Python中的split()方法将文本数据按照指定的分隔符拆分成多个部分，然后使用pandas中的expand参数将这些部分拆分成多列。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含文本数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'text': ['A,B,C', 'D,E,F', 'G,H,I']})

# 使用split()方法将文本数据按照逗号分隔符拆分成多个部分
df['text_split'] = df['text'].apply(lambda x: x.split(','))

# 使用expand参数将拆分后的部分拆分成多列
df[['col1', 'col2', 'col3']] = pd.DataFrame(df['text_split'].tolist(), index=df.index)

# 删除原始的文本数据列和拆分后的列
df = df.drop(['text', 'text_split'], axis=1)

执行上述代码后，将会得到一个包含三列数据的DataFrame，其中每一行数据都被拆分成了三个部分，分别存储在新的列中。

相关问题

pandas 把一列单元格里的数据 拆分成多列数据

可以使用 pandas 的 str.split() 方法将一列单元格里的数据拆分成多列数据。这个方法可以指定分隔符，并且可以选择将拆分后的数据放到多个新列中。

例如，假设有一个包含姓名和年龄的单元格，格式为 "姓名-年龄"，现在想将它们拆分成两列数据：

import pandas as pd

# 创建一个包含姓名和年龄的 Series
data = pd.Series(['张三-25', '李四-30', '王五-28'])

# 使用 str.split() 方法将数据拆分成两列
split_data = data.str.split('-', expand=True)
split_data.columns = ['姓名', '年龄']

# 打印拆分后的数据
print(split_data)

输出：

   姓名  年龄
0  张三  25
1  李四  30
2  王五  28

在上面的代码中，使用 str.split() 方法将数据拆分成两列，并将拆分后的数据放到新的 DataFrame 中。使用 expand=True 参数可以将拆分后的数据放到多列中，而不是放到一个新的 Series 中。最后给新的列命名，以便将其保存到 DataFrame 中。

dataframe一列拆分成多列

要将dataframe的一列拆分成多列，可以使用split函数结合expand参数来实现。首先，使用split函数将列的值按照指定的分隔符拆分成多个子字符串，并将结果转换成一个新的dataframe。然后，使用concat函数将新的dataframe与原来的dataframe进行合并。最后，使用rename函数给新的列名进行重命名。下面是一种完整的操作过程：<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python Pandas：DataFrame 一列切分成多列、分隔符切分选字段](https://blog.csdn.net/baidu_40468340/article/details/128263235)[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]
- *2* [Dataframe一列分割成多列](https://blog.csdn.net/weixin_46599926/article/details/122985897)[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]
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