pandas 一个字段包含另个一个字段

在 pandas 中，一个字段包含另一个字段的情况通常是指一个列中的数据包含另一个列中的数据。常用的例子是在一个包含全名的列中，包含了姓和名两个子字段，需要将其拆分为两个单独的列。

使用 pandas 进行拆分的方法是通过 str 方法中的 split() 函数。在 split() 函数中，可以指定分隔符来将一个字符串拆分成不同的字段，然后再通过 expand 参数将这些字段展开成多个列。

例如，假设有一个名为 full_name 的字段，包含了员工的全名，需要将其拆分成姓和名两个子字段，可以使用如下的代码：

import pandas as pd

# 创建包含全名的数据集
data = {'full_name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Tom Thumb']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 split() 函数将 full_name 列拆分为姓和名两个子列
df[['last_name', 'first_name']] = df['full_name'].str.split(' ', expand=True)

# 输出经过拆分后的数据集
print(df)

这段代码中，首先使用 pd.DataFrame 创建了一个包含全名的数据集，并将其存储在名为 df 的 DataFrame 中。然后，使用 str.split() 函数对 full_name 列进行拆分，指定空格作为分隔符，并通过 expand=True 将拆分后的结果展开成两个新的列 last_name 和 first_name。最终，使用 print 函数输出经过拆分后的数据集。

通过上述方法，我们就可以方便地将一个包含多个子字段的列拆分成多个独立的列，以便进行数据分析和处理。