python - 在存在 NaN 的情况下将 pandas 列拆分为新列

Question

我有一个 pandas DataFrame，其中包含一个字符串列，需要拆分成两个单独的列。使用 tolist 的答案是我在 SO 上从 this 找到的问题就像一个魅力，除非我的专栏包含 NaN。下面的摘录描述了困难:

import pandas as pd
import numpy as np

# Example DataFrame
df = pd.DataFrame([[25.0, '34.2/ 18.1', 'one'],
                   [32.6, '28.6/ 17.9', 'two'],
                   [12.5, '30.1/ 17.6', 'three']], columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = df.copy()

# This method works when all data are present
df['D'] = pd.DataFrame(df['B'].str.split('/').tolist())[1]

# However, when there are NaNs:
df2['B'][0] = np.nan

# This line fails
df2['D'] = pd.DataFrame(df2['B'].str.split('/').tolist())[1]

它给了我一个 KeyError，因为中间 DataFrame 只有一列，表明去列表和返回列表的麻烦不再完成任何事情:

               0
0            NaN
1  [28.6,  17.9]
2  [30.1,  17.6]

我尝试先通过 pd.DataFrame(df2['B'].str.split('/').dropna().tolist()) 删除 NaN，但随后我丢失了索引...我需要将 NaN 保持在索引 0。我还想过在创建中间 DataFrame 时以某种方式复制 NaN 以强制两列，但我没有运气。

这就是我需要的 df2 数据:

      A           B      C     D
0  25.0         NaN    one   NaN
1  32.6  28.6/ 17.9    two  17.9
2  12.5  30.1/ 17.6  three  17.6

有没有办法不使用列表作为中介来做到这一点？或者以某种方式处理 NaN？

Answer 1

如果您在拆分后再次使用 str 访问器(而不是使用 tolist() 并制作另一个 DataFrame)，则可以继续使用您的方法:

>>> df2['D'] = df2['B'].str.split('/').str[-1]
>>> df2
      A           B      C      D
0  25.0         NaN    one    NaN
1  32.6  28.6/ 17.9    two   17.9
2  12.5  30.1/ 17.6  three   17.6

如果索引不存在，则返回 NaN，而不是引发错误。