熊猫应用并分配给多列

时间:2019-10-07 12:25:19

标签: python pandas

我的数据框的列如下:

col 
a2_3
f4_4
c4_1

我想在此列中添加两列, 像这样:

col   col1   col2   col3
a2_3    a      2     3
f4_4    f      4     4
c4_1    c      4     1

以下内容无效:

df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['col'].apply(lambda s: (s[1], *s[1:].split("_")) )

如何将一系列元组分配给新列?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

这里不需要apply,首先用str进行索引,然后将Series.str.splitexpand=True一起使用:

df[['col1', 'col2']] = df['col'].str[1:].str.split("_", expand=True)
print (df)
    col col1 col2
0  a2_3    2    3
1  f4_4    4    4
2  c4_1    4    1

Series构造函数可以解决您的问题,但速度很慢:

df[['col1', 'col2']] = df['col'].apply(lambda s: pd.Series(s[1:].split("_")))

更快使用DataFrame构造函数:

df1 = pd.DataFrame(df['col'].apply(lambda s: s[1:].split("_")).tolist(), index=df.index)
df[['col1', 'col2']] = df1

或列表理解:

df[['col1', 'col2']] = pd.DataFrame([s[1:].split("_") for s in df['col']], index=df.index)

编辑:解决方案类似:

L = df['col'].apply(lambda s: (s[0], *s[1:].split("_"))).tolist()
df[['col1', 'col2', 'col3']] = pd.DataFrame(L, index=df.index)

df[['col1', 'col2', 'col3']] = pd.DataFrame([(s[0], *s[1:].split("_")) for s in df['col']], 
                                 index=df.index)
print (df)
    col col1 col2 col3
0  a2_3    a    2    3
1  f4_4    f    4    4
2  c4_1    c    4    1