>e = {0: pd.Series(['NHL_toronto_maple-leafs_Canada', 'NHL_boston_bruins_US', 'NHL_detroit_red-wings', 'NHL_montreal'])}
>df = pd.DataFrame(e)
>df
0
0 NHL_toronto_maple-leafs_Canada
1 NHL_boston_bruins_US
2 NHL_detroit_red-wings
3 NHL_montreal
我想：
1）将上述数据帧（系列）拆分为＆＃39; _＆＃39;
2）放弃NHL＆＃39;串
3）通过＆＃39; _＆＃39;
重新组合剩余的文本4）将＃3中的结果作为第二列
附加到原始数据帧为此，我尝试了以下方法：
>df2 = df.icol(0).str.split('_').apply(pd.Series).iloc[:,1:]
>df2
1 2 3
0 toronto maple-leafs Canada
1 boston bruins US
2 detroit red-wings NaN
3 montreal NaN NaN
我尝试按照combine columns in Pandas中的建议执行以下操作：
>df2['4'] = df2.iloc[:,0] + "_" + df2.iloc[:,1] + "_" + df2.iloc[:,2]
>df2
1 2 3 4
0 toronto maple-leafs Canada toronto_maple-leafs_Canada
1 boston bruins US boston_bruins_US
2 detroit red-wings NaN NaN
3 montreal NaN NaN NaN
但是，您可以看到，在组合涉及NaN的单元格的情况下，最终结果也是NaN。这不是我想要的。
第4列应如下所示：
toronto_maple-leafs_Canada
boston_bruins_US
detroit_red-wings_US
montreal
还有一种有效的方法来执行此类操作，因为我的实际数据集非常大。