我有一个pandas数据框,其中包含一个名为“City,State,Country”的列。我想将此专栏分为三个新专栏:“城市”,“州”和“国家”。
0 HUN
1 ESP
2 GBR
3 ESP
4 FRA
5 ID, USA
6 GA, USA
7 Hoboken, NJ, USA
8 NJ, USA
9 AUS
将列拆分为三列非常简单:
location_df = df['City, State, Country'].apply(lambda x: pd.Series(x.split(',')))
但是,这会创建左对齐数据:
0 1 2
0 HUN NaN NaN
1 ESP NaN NaN
2 GBR NaN NaN
3 ESP NaN NaN
4 FRA NaN NaN
5 ID USA NaN
6 GA USA NaN
7 Hoboken NJ USA
8 NJ USA NaN
9 AUS NaN NaN
如何在数据右对齐的情况下创建新列?我是否需要遍历每一行,计算逗号的数量并单独处理内容?
答案 0 :(得分:48)
我会做以下事情:
foo = lambda x: pd.Series([i for i in reversed(x.split(','))])
rev = df['City, State, Country'].apply(foo)
print rev
0 1 2
0 HUN NaN NaN
1 ESP NaN NaN
2 GBR NaN NaN
3 ESP NaN NaN
4 FRA NaN NaN
5 USA ID NaN
6 USA GA NaN
7 USA NJ Hoboken
8 USA NJ NaN
9 AUS NaN NaN
我认为这样可以获得你想要的东西,但如果你想要了解更多内容并获得City,State,Country列顺序,你可以添加以下内容:
rev.rename(columns={0:'Country',1:'State',2:'City'},inplace=True)
rev = rev[['City','State','Country']]
print rev
City State Country
0 NaN NaN HUN
1 NaN NaN ESP
2 NaN NaN GBR
3 NaN NaN ESP
4 NaN NaN FRA
5 NaN ID USA
6 NaN GA USA
7 Hoboken NJ USA
8 NaN NJ USA
9 NaN NaN AUS
答案 1 :(得分:8)
由于您正在处理字符串,我建议修改您当前的代码,即
location_df = df[['City, State, Country']].apply(lambda x: pd.Series(str(x).split(',')))
我通过测试其中一个列让我的工作,但试试这个。
答案 2 :(得分:0)
假设您将列名指定为 target
df [[''City,State,Country']] = df ['target']。str.split(pat =',',expand = True)