我有一个如下所示的熊猫数据框:
A B
US,65,AMAZON 2016
US,65,EBAY 2016
我的目标是看起来像这样:
A B country code com
US.65.AMAZON 2016 US 65 AMAZON
US.65.AMAZON 2016 US 65 EBAY
我知道这个问题在这里和这里之前都曾被问过,但没有一个对我有用。我努力了:
df['country','code','com'] = df.Field.str.split('.')
和
df2 = pd.DataFrame(df.Field.str.split('.').tolist(),columns = ['country','code','com','A','B'])
我想念什么吗?任何帮助深表感谢。
您可以使用split
with参数expand=True
并[]
在左侧添加一个:
df[['country','code','com']] = df.A.str.split(',', expand=True)
然后到:replace
,
.
df.A = df.A.str.replace(',','.')
print (df)
A B country code com
0 US.65.AMAZON 2016 US 65 AMAZON
1 US.65.EBAY 2016 US 65 EBAY
DataFrame
如果没有NaN
值,则使用构造函数的另一种解决方案:
df[['country','code','com']] = pd.DataFrame([ x.split(',') for x in df['A'].tolist() ])
df.A = df.A.str.replace(',','.')
print (df)
A B country code com
0 US.65.AMAZON 2016 US 65 AMAZON
1 US.65.EBAY 2016 US 65 EBAY
您也可以在构造函数中使用列名,但这concat
是必需的:
df1=pd.DataFrame([x.split(',') for x in df['A'].tolist()],columns= ['country','code','com'])
df.A = df.A.str.replace(',','.')
df = pd.concat([df, df1], axis=1)
print (df)
A B country code com
0 US.65.AMAZON 2016 US 65 AMAZON
1 US.65.EBAY 2016 US 65 EBAY
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