python split expand

`split()` 和 `expand()` 都是 Python 中的字符串方法。

`split()` 方法可以将一个字符串按照指定的分隔符进行分割，并返回一个包含分割后的子字符串的列表。例如：

s = "hello world"
lst = s.split(" ")
print(lst)  # ['hello', 'world']

`expand()` 方法是 Python 3.8 新增的方法，用于将字符串中的转义字符进行扩展。例如：

s = "hello\tworld\n"
print(s)  # hello    world

s = s.expandtabs(4)  # 将制表符扩展为4个空格
print(s)  # hello    world

相关问题

Python 中 split 函数 的expand 参数

Python 中的字符串方法 `split()` 有一个可选的参数 `expand`，该参数默认为 False。如果将 expand 参数设置为 True，则分割后的结果将以列表的形式返回，其中每个元素都是一个包含分割后的子字符串和分隔符的元组。

下面是一个示例：

s = 'a,b,c'
result = s.split(',')
print(result)  # ['a', 'b', 'c']

上述代码中，将字符串 `s` 按照逗号 `,` 进行分割，得到一个包含三个元素的列表 `['a', 'b', 'c']`。

如果将 expand 参数设置为 True，则分割后的结果将以列表的形式返回，其中每个元素都是一个包含分割后的子字符串和分隔符的元组。示例如下：

s = 'a,b,c'
result = s.split(',', expand=True)
print(result)  # [('a', ','), ('b', ','), ('c', '')]

上述代码中，将字符串 `s` 按照逗号 `,` 进行分割，并将 expand 参数设置为 True，得到一个包含三个元素的列表，每个元素都是一个包含分割后的子字符串和分隔符的元组。其中，第一个元素为 `('a', ',')`，表示分割后的第一个子字符串为 `'a'`，分隔符为逗号 `,`；第二个元素为 `('b', ',')`，表示分割后的第二个子字符串为 `'b'`，分隔符为逗号 `,`；第三个元素为 `('c', '')`，表示分割后的第三个子字符串为 `'c'`，分隔符为空字符串 `''`。

需要注意的是，如果 expand 参数设置为 True，则 split() 方法返回的列表中最后一个元素的分隔符为空字符串 `''`，而不是分隔符本身。这是因为如果最后一个子字符串后面没有分隔符了，那么返回的元组中就没有分隔符了。如果需要保留最后一个分隔符，可以在字符串末尾添加一个分隔符，例如：

s = 'a,b,c,'
result = s.split(',', expand=True)
print(result)  # [('a', ','), ('b', ','), ('c', ''), ('', ',')]

上述代码中，在字符串 `s` 的末尾添加了一个逗号 `,`，这样就可以保留最后一个分隔符，得到的结果为 `[('a', ','), ('b', ','), ('c', ''), ('', ',')]`。

python pandas的SPLIT用法

在 Python 的 Pandas 库中，`split` 可以用来将一个字符串列按照指定分隔符拆分成多个子列。`split` 方法的语法如下：

df['列名'].str.split('分隔符', n=拆分次数, expand=True)

其中，`'列名'` 是需要拆分的列的名称，`'分隔符'` 是指定的分隔符，`n` 是拆分次数（默认为 -1，表示不限制拆分次数），`expand=True` 表示将拆分后的子列展开成多个列。

例如，我们有一个包含姓名和年龄两个字段的数据集，其中姓名和年龄之间使用逗号进行了分隔。现在我们想要将这个字段拆分成两个字段，可以使用下面的代码实现：

import pandas as pd

data = {'name_age': ['John,23', 'Alice,25', 'Bob,30', 'Mary,27']}
df = pd.DataFrame(data)

df[['name', 'age']] = df['name_age'].str.split(',', n=1, expand=True)

print(df)

运行结果如下：

  name_age   name age
0  John,23   John  23
1  Alice,25  Alice 25
2   Bob,30    Bob  30
3  Mary,27   Mary  27

上面的代码中，我们首先使用 `str.split()` 方法将 `name_age` 列按照逗号进行拆分，拆分后得到一个包含两个子列的 DataFrame。然后使用 `df[['name', 'age']] = ...` 将这两个子列赋值给 `df` 的新列 `name` 和 `age`，最终得到我们想要的结果。