pandas将一列拆分成两列|极客笔记

pandas将一列拆分成两列

在数据处理和分析中，经常会遇到将一列数据拆分成两列的情况。例如，某一列包含了姓和名的全名，我们希望将其拆分为姓和名两列进行分析。在Python中，pandas库提供了简单而强大的方法来实现这一操作。

准备工作

在开始之前，我们需要安装pandas库。你可以使用以下命令来安装pandas：

pip install pandas

接下来，我们导入pandas库，并创建一个包含全名的DataFrame作为示例：

import pandas as pd

data = {'full_name': ['Alice Smith', 'Bob Johnson', 'Cathy Williams']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到如下DataFrame：

       full_name
0    Alice Smith
1    Bob Johnson
2  Cathy Williams

拆分全名列

现在，我们将使用pandas的str.split()方法将全名列拆分为姓和名两列。我们可以通过指定expand=True参数来将拆分后的结果转换为DataFrame格式。

df[['first_name', 'last_name']] = df['full_name'].str.split(' ', expand=True)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到拆分后的DataFrame：

       full_name first_name last_name
0    Alice Smith      Alice     Smith
1    Bob Johnson        Bob   Johnson
2  Cathy Williams      Cathy  Williams

完整代码示例

下面是以上操作的完整代码示例：

import pandas as pd

data = {'full_name': ['Alice Smith', 'Bob Johnson', 'Cathy Williams']}
df = pd.DataFrame(data)
print("Original DataFrame:")
print(df)

df[['first_name', 'last_name']] = df['full_name'].str.split(' ', expand=True)
print("\nDataFrame after splitting:")
print(df)

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

Original DataFrame:
       full_name
0    Alice Smith
1    Bob Johnson
2  Cathy Williams

DataFrame after splitting:
       full_name first_name last_name
0    Alice Smith      Alice     Smith
1    Bob Johnson        Bob   Johnson
2  Cathy Williams      Cathy  Williams

通过以上示例，我们成功将一列数据拆分成两列，并且得到了姓和名的分列数据，方便进行后续的分析和处理。在实际应用中，我们可以根据具体的需求进行修改和调整，以适应不同的数据格式和拆分规则。利用pandas库强大的数据处理功能，我们能够轻松高效地完成各种数据处理任务。