pandas中如何使用split()方法分割字符串？-图灵python

1、split()方法

按分隔符或正则表达式拆分字符串；

split可以将用逗号分隔的字符串分成几段，拆分次数可以指定。

2、使用语法

Series.str.split(pat=None,n=-1,expand=False)

3、参数:

pat : 字符串，默认使用空白分割，根据分列，可以是空格、符号、字符串等

n : 整形，默认为-1，使用所有分割点进行分割。

n参数，指定分隔次数
>>>df[0].str.split('_',n=1)
0[A,1_1]
1[B,2_1]
2[C,3_1]
3[D,4_1]
Name:0,dtype:object

expand : 默认为False的布尔值。拆分次数可以指定

若为真实返回数据框(DataFrame)或复杂索引(MultiIndex)；假的话，返回序列(Series)或者索引(Index).

4、返回值

expand参数:每个具体值的类型是字符串

5、使用实例

>>>importnumpy,pandas;
>>>s=pandas.Series([‘a_b_c‘,‘c_d_e‘,numpy.nan,‘f_g_h‘])
>>>s.str.split(‘‘)
0[a,b,c]
1[c,d,e]
2NaN
3[f,g,h]
dtype:object
>>>s.str.split(‘‘,-1)
0[a,b,c]
1[c,d,e]
2NaN
3[f,g,h]
dtype:object

python中有一系列内置方法可以进行字符串操作，如使用split()方法粉格子风格，也可以作为python中的pandas库，也可以使用内置方法split()方法分割字符串，但split()方法不能分割字符串，需要先用.str将这一列转换为类似字符串的格式，可以使用split()方法。

以上是pandas中使用split()方法分割字符串的详细介绍。需要注意的是，如果直接用某个列和split()进行分类是不可能的，因为series的数据类型没有split()，所以需要先使用。.str将此列转换为类似字符串的格式，即可使用split()哦~更多python学习推荐:python教程。

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