Question

一个人如何拆分df.value

这样的列

value
--------
Top/Animals/Cat
Top/Dog
Pig/Guineea/Piglet

分为多列

val1 |   val2   | val3 |
Top    Animals     Cat
NaN      Top       Dog
Pig    Guineea    Piglet

这样我就有最长的字符串和NaN的列数，而其他字符串的长度不一样？

Answer 1

让我们尝试一些新的东西

sep='/'
s=df.value.str.count(sep)
s=((s.max()-s).map(lambda x : x*sep)+df.value).str.split(sep,expand=True)
     0        1       2
0  Top  Animals     Cat
1           Top     Dog
2  Pig  Guineea  Piglet

Answer 2

.str.split()的{{1}}是您的朋友！

expand=True

Answer 3

您可以先反转字符串的顺序，然后将str.split与expand参数一起使用

df = pd.DataFrame({'value' : ['Top/Animals/Cat', 'Top/Dog', 'Pig/Guineea/Piglet', 'Top']})

# reverse string first. Top/Animals/Cat will become Cat/Animals/
df = df['value'].apply(lambda x : '/'.join(x.split('/')[::-1])).str.split('/', expand=True) 

# column renaming and order
df.columns = ['val' + str(i) for i in range(len(df.columns), 0,-1)]
df = df[df.columns[::-1]]
df

输出

    val1    val2    val3
0   Top     Animals Cat
1   None    Top     Dog
2   Pig     Guineea Piglet
3   None    None    Top

Answer 4

您可以使用DataFrame构造函数以相反的顺序构建列，然后为它们重新编制索引：

resul = pd.DataFrame([reversed(i) for i in df['value'].str.split('/')])
resul = resul.reindex(reversed(resul.columns), axis=1)
resul.columns = ['val' + str(i+1) for i in range(len(resul.columns))]

它给出了预期的结果：

   val1     val2    val3
0   Top  Animals     Cat
1  None      Top     Dog
2   Pig  Guineea  Piglet

Answer 5

此解决方案返回NaN而不是None（根据OP的要求）

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"c1": ["Top/Animals/Cat",
                          "Top/Dog", 
                          "Pig/Guineea/Piglet"]})
df["c1"] = df["c1"].str.split("/")
c1_max_len = df["c1"].map(len).max()
df["c1"] = df["c1"].map(lambda x: (c1_max_len - len(x)) * [np.nan] + x)
df_exploded = pd.DataFrame(df.c1.values.tolist(), index= df.index)

通过分隔符将熊猫列拆分为不同的字符串大小

5 个答案: