在 Pandas 数据框中拆分一列并获取其中的一部分

当Dataframe中任何一列的一部分很重要，需要分开时，我们可以根据需要拆分一列。

我们可以使用 Pandas .str访问器，它对 Series 和 Dataframe 进行快速矢量化字符串操作并返回一个字符串对象。 Pandas str 访问器有许多有用的方法，其中之一是str.split ，它可以与 split 一起使用以获取所需的字符串部分。要获取字符串的^{第 n}部分，首先通过分隔符拆分列，然后将str[n-1]再次应用于返回的对象，即Dataframe.columnName.str.split(" ").str[n-1] 。

让我们通过例子来说明。

代码#1：打印拆分列的数据对象。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Geek_ID':['Geek1_id', 'Geek2_id', 'Geek3_id', 
                                         'Geek4_id', 'Geek5_id'],
                'Geek_A': [1, 1, 3, 2, 4],
                'Geek_B': [1, 2, 3, 4, 6],
                'Geek_R': np.random.randn(5)})
  
# Geek_A  Geek_B   Geek_ID    Geek_R
# 0       1       1  Geek1_id    random number
# 1       1       2  Geek2_id    random number
# 2       3       3  Geek3_id    random number
# 3       2       4  Geek4_id    random number
# 4       4       6  Geek5_id    random number
  
print(df.Geek_ID.str.split('_').str[0])

输出：

0    Geek1
1    Geek2
2    Geek3
3    Geek4
4    Geek5
dtype: object

代码 #2：打印返回数据对象的列表。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Geek_ID':['Geek1_id', 'Geek2_id', 'Geek3_id',
                                         'Geek4_id', 'Geek5_id'],
                'Geek_A': [1, 1, 3, 2, 4],
                'Geek_B': [1, 2, 3, 4, 6],
                'Geek_R': np.random.randn(5)})
  
# Geek_A  Geek_B   Geek_ID    Geek_R
# 0       1       1  Geek1_id    random number
# 1       1       2  Geek2_id    random number
# 2       3       3  Geek3_id    random number
# 3       2       4  Geek4_id    random number
# 4       4       6  Geek5_id    random number
  
print(df.Geek_ID.str.split('_').str[0].tolist())

输出：

['Geek1', 'Geek2', 'Geek3', 'Geek4', 'Geek5']

代码#3：打印元素列表。

import pandas as pd
import numpy as np
  
df = pd.DataFrame({'Geek_ID':['Geek1_id', 'Geek2_id', 'Geek3_id',
                                         'Geek4_id', 'Geek5_id'],
                'Geek_A': [1, 1, 3, 2, 4],
                'Geek_B': [1, 2, 3, 4, 6],
                'Geek_R': np.random.randn(5)})
  
# Geek_A  Geek_B   Geek_ID    Geek_R
# 0       1       1  Geek1_id    random number
# 1       1       2  Geek2_id    random number
# 2       3       3  Geek3_id    random number
# 3       2       4  Geek4_id    random number
# 4       4       6  Geek5_id    random number
  
print(df.Geek_ID.str.split('_').str[1].tolist())

输出：

['id', 'id', 'id', 'id', 'id']