Pandas列数据拆分：使用str.split()转换为两列

"这篇教程介绍了如何使用Pandas库在Python中将一列数据根据特定分隔符分割成两列。" 在数据处理中，我们经常遇到需要将一列含有复合信息的数据拆分为多个独立列的情况。Pandas库提供了一种简单有效的方法来实现这个功能，主要利用了`Series.str.split()`方法。此方法可以将字符串列中的每个元素按照指定的分隔符进行切割，生成一个新的列表。在给定的示例中，我们首先创建了一个简单的DataFrame，其中包含一个名为'AB'的列，列中的数据由破折号连接的两个部分组成，如'A1-B1'和'A2-B2'。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'AB': ['A1-B1', 'A2-B2']}) ``` 然后，我们使用`.str.split('-')`对'AB'列进行分割，结果是一个新的列'AB_split'，其中每个元素都是一个包含两个元素的列表： ```python df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-') ``` 默认情况下，`str.split()`方法会返回所有分隔符两侧的子字符串，如果需要只保留分隔符两侧的第一个和第二个元素，我们可以添加参数`n=1`，这将限制返回的列表长度。接下来，我们可以分别访问分割后的列表中的第一个和第二个元素： ```python df['A'] = df['AB'].str.split('-', 1).str[0] df['B'] = df['AB'].str.split('-', 1).str[1] ``` 这样，我们就得到了两列新的数据，'A'列包含了原'AB'列中每个元素的前半部分，'B'列包含了后半部分。最终的DataFrame将看起来像这样： ```python AB AB_split A B 0 A1-B1 [A1, B1] A1 B1 1 A2-B2 [A2, B2] A2 B2 ``` 除了这种基本的分割操作，Pandas还支持更复杂的数据处理，如将一行数据拆分为多行。例如，如果某列包含多值信息，如地址或电话号码，我们可以使用`str.split()`结合`expand=True`参数，将这些信息展开成单独的行。此外，通过`stack()`和`reset_index()`方法，可以进一步整理数据结构，使其符合分析需求。 Pandas的`str.split()`方法是处理含有复合信息的字符串列的强大工具，它使得数据预处理变得更加灵活和高效。通过熟练掌握这一方法，我们可以更有效地清洗和重构数据，为后续的数据分析做好准备。