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我有一个示例数据:
import pandas as pd
d = {
'unit': ['001 peds', '002 peds1', '003 4U', '004 4U1', '005 MS'],
'N-D': ['Numerator', 'Denominator', 'Numerator', 'Denominator', 'Numerator'],
'value': [0, 1, 0, 1, 0],
}
df = pd.DataFrame(d)
看起来像这样:
N-D unit value
Numerator 001 peds 0
Denominator 002 peds1 1
Numerator 003 4U 0
Denominator 004 4U1 1
Numerator 005 MS 0
我想用空格将“单位”列拆分为 2:“”我的代码:
df1 = df['unit'].str.split(" ", expand=True)
输出是:
0 1
001 peds
002 peds1
003 4U
004 4U1
005 MS
但我的其他 2 列不见了,我不太清楚在数据框级别执行此操作的正确语法,因此它将保留其余列。
我想要的输出:
N-D 0 1 value
Numerator 001 peds 0
Denominator 002 peds1 1
Numerator 003 4U 0
Denominator 004 4U1 1
Numerator 005 MS 0
最佳答案
i = df.columns.get_loc('unit')
df2 = df['unit'].str.split(" ", expand=True)
pd.concat([df.iloc[:, :i], df2, df.iloc[:, i+1:]], axis=1)
N-D 0 1 value
0 Numerator 001 peds 0
1 Denominator 002 peds1 1
2 Numerator 003 4U 0
3 Denominator 004 4U1 1
4 Numerator 005 MS 0
如果你想去掉0
列
df.assign(unit=df.unit.str.split(n=1).str[1])
N-D unit value
0 Numerator peds 0
1 Denominator peds1 1
2 Numerator 4U 0
3 Denominator 4U1 1
4 Numerator MS 0
您可以根据需要重命名列 'unit'
df.assign(unit=df.unit.str.split(n=1).str[1]).rename(columns=dict(unit='w/e'))
N-D w/e value
0 Numerator peds 0
1 Denominator peds1 1
2 Numerator 4U 0
3 Denominator 4U1 1
4 Numerator MS 0
关于python - 仅将 1 列拆分为 2,但保留其他 pandas python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43947528/
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