python pandas拆分单元格

拆分单元格是excel中经常遇到的内容之一。那么在pandas中如何实现呢？
例如有如下数据:

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')
>>> df
      name  score
0    bob_B     45
1  jiken_A     67

我们需要将name列拆分为name和grade两列
下面看一下实践
方案一：

# 此处应注意，split拆分时，不指定expand参数，则此时
# 会拆分为['bob', 'B']类似的列表。之后调用get方法即可，
# 获取指定的值
>>> df['grade']=df['name'].str.split('_').str.get(1)
>>> df
      name  score grade
0    bob_B     45     B
1  jiken_A     67     A
>>> df['name']=df['name'].str.split('_').str.get(0)
>>> df
    name  score grade
0    bob     45     B
1  jiken     67     A

方案二:
使用split拆分之后，调用merge方法
此种模式适合拆分的列数较多，又全都需要

# 拆分之后成为dataFrame
>>> df1=df['name'].str.split('_', expand=True)
>>> df1
       0  1
0    bob  B
1  jiken  A
# 合并，注意此处使用的是index合并
>>> df = df.merge(df1, how='inner', left_index=True, right_index=True)
>>> df
      name  score      0  1
0    bob_B     45    bob  B
1  jiken_A     67  jiken  A
# 修改列名等使其符合原顺序
>>> df['name'] = df[0]
>>> df
    name  score      0  1
0    bob     45    bob  B
1  jiken     67  jiken  A
>>> del df[0]
>>> df
    name  score  1
0    bob     45  B
1  jiken     67  A

>>> df = df.rename(columns={1:'grade'})
>>> df
    name  score grade
0    bob     45     B
1  jiken     67     A

哈哈，以上就是python小工具关于pandas拆分单元格的介绍，欢迎大家关注：python小工具。一起学习python和pandas