把apple pear gra12pe fire] water] run] kid] werww]拆分成apple, pear, gra12pe, fire], water], run], kid], werww]，写出pandas代码。

可以使用Pandas中的str.split()方法来实现字符串的拆分。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的Series
s = pd.Series(['apple pear gra12pe fire] water] run] kid] werww]'])

# 使用str.split()方法拆分字符串
s = s.str.split(expand=True)

# 打印拆分后的数据
print(s)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含字符串的Series。然后我们使用str.split()方法拆分字符串，并将其扩展为多个列。最后，我们打印拆分后的数据。expand=True参数表示将结果扩展为多个列，默认为False，结果为Series类型。

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把apple pear happy gra12pe tr fire] tr water] tr run] kid] tr werww]拆分成apple, pear, happy gra12pe,tr fire], tr water],tr run], kid], tr werww]，找出规律，写出pandas代码。

可以使用Pandas中的str.extract()方法来实现字符串的拆分。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的Series
s = pd.Series(['apple pear happy gra12pe tr fire] tr water] tr run] kid] tr werww]'])

# 使用str.extract()方法拆分字符串
s = s.str.extractall(r'(\w+\s*\w*\])|(tr\s+\w+\s*\w*\])')

# 将tr和空格替换成空字符串
s = s[0].str.replace(r'tr\s', '')

# 打印拆分后的数据
print(s)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含字符串的Series。然后我们使用str.extractall()方法拆分字符串，正则表达式r'(\w+\s*\w*\])|(tr\s+\w+\s*\w*\])'表示匹配一个或多个单词字符和空格以右中括号结尾的字符串，或者匹配以tr、空格和一个或多个单词字符和空格以右中括号结尾的字符串。接着我们将匹配结果中的tr和空格替换成空字符串，最后打印拆分后的数据。

csv第一行内容为"star apple pear hi gra12pe hi fire] hi water] hi run] hi kid] hi werww]"，分列拆分后是"star,apple, pear, hi gra12pe, hi fire], hi water], hi run], hi kid], hi werww]",写出正则表达式和pandas代码。

正则表达式：r'(.*?,)|(.*?\])'

Pandas代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv', header=None)

# 使用正则表达式拆分第一行数据
df.iloc[0] = df.iloc[0].str.extractall(r'(.*?,)|(.*?\])').unstack().apply(lambda x: ''.join(x.dropna()), axis=1)

# 打印拆分后的数据
print(df)

在上面的代码中，我们使用Pandas中的read_csv()方法读取csv文件，并将header参数设置为None，这样Pandas不会将第一行数据作为列名。然后，我们使用str.extractall()方法和正则表达式r'(.*?,)|(.*?\])'将第一行数据拆分成多个部分，其中(.*?,)表示匹配以逗号结尾的任意字符，(.*?\])表示匹配以右中括号结尾的任意字符，并使用unstack()方法将结果转换为多列，最后使用apply()方法和dropna()方法将每行数据连接起来。注意，需要将'file.csv'替换成实际使用的文件名。