用pandas拆分单元格，单元格内容里包含新的列名和内容

可以使用pandas的str.split()函数和pandas的expand参数来拆分单元格内容，并在拆分后的新列中存储拆分结果。

假设我们有以下的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Mary', 'Peter'],
                   'Info': ['Age: 25, Gender: Male', 'Age: 30, Gender: Female', 'Age: 27, Gender: Male']})

print(df)

输出：

    Name                    Info
0   John      Age: 25, Gender: Male
1   Mary   Age: 30, Gender: Female
2  Peter      Age: 27, Gender: Male

现在我们想要拆分Info列，并在新的列中存储Age和Gender信息。可以使用以下代码：

df[['Age', 'Gender']] = df['Info'].str.split(', ', expand=True)
df['Age'] = df['Age'].str.split(': ').str[1]
df['Gender'] = df['Gender'].str.split(': ').str[1]

df = df.drop('Info', axis=1)

print(df)

输出：

    Name Age  Gender
0   John  25    Male
1   Mary  30  Female
2  Peter  27    Male

在这个例子中，我们首先使用str.split()函数和expand参数将Info列拆分为两列（Age和Gender）。然后，我们使用str.split()函数将Age和Gender列中的冒号（:）分隔符去掉，以便只保留列的值。最后，我们使用drop()函数删除原始的Info列。