在DataFrame中拆分需要的行
在DataFrame中拆分需要的行
提问于 2018-08-17 22:06:55
我有桌子：
Name1 Name2 Name3
0 ABC FGD NNY
1 111S PC 1T Trees are always yellow NaN NaN
2 P FGD NNY
3 JJJ FGD NNY
4 111S PC 1T Trees are always yellow NaN NaN
5 ABC FGD NNY
6 UIK GJ DE我想要得到的是：
Name1 Name2 Name3 Name4
0 ABC FGD NNY NaN
1 111S PC 1T Trees are always yellow
2 P FGD NNY NaN
3 JJJ FGD NNY NaN
4 111S PC 1T Trees are always yellow
5 ABC FGD NNY NaN
6 UIK GJ DE NaN我只需要拆分一些行，其他行不应该改变。我能够确定需要拆分数据的行：
if df[colname1].isnull:
df_index=df[df[colname1].isnull()].index
print(df_index)现在需要在字符串中分隔值。我得到了一些类似的东西：
if df[colname1].isnull:
df_index=df[df[colname1].isnull()].index
print(df_index)
for i in df_index:
print(i)
df1=df[colname][i].split(' ')df1是包含我所需信息的字符串，但我不知道如何将此信息放入所需索引中的DataFrame df中。你能帮我解决这个问题吗？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-08-17 22:15:59
在n中使用str.split
s=df.fillna('').apply(' '.join,1)
s.str.split(' ',n=3)
Out[189]:
0 [ABC, FGD, NNY]
1 [111S, PC, 1T, Trees are always yellow ]
2 [P, FGD, NNY]
3 [JJJ, FGD, NNY]
4 [111S, PC, 1T, Trees are always yellow ]
5 [ABC, FGD, NNY]
6 [UIK, GJ, DE]
dtype: object
pd.DataFrame(s.str.split(' ',n=3).tolist())
Out[190]:
0 1 2 3
0 ABC FGD NNY None
1 111S PC 1T Trees are always yellow
2 P FGD NNY None
3 JJJ FGD NNY None
4 111S PC 1T Trees are always yellow
5 ABC FGD NNY None
6 UIK GJ DE NoneStack Overflow用户
发布于 2018-08-17 22:21:32
IIUC你有一个双空格来分隔你的列，在你的句子中有一个空格。您可以使用它来执行拆分。
idx = df.loc[df.Name2.isnull()].index
df['Name4'] = np.nan
df.loc[idx] = df.loc[idx].Name1.str.split(' ',expand = True).values
Name1 Name2 Name3 Name4
0 ABC FGD NNY NaN
1 111S PC 1T Trees are always yellow
2 P FGD NNY NaN
3 JJJ FGD NNY NaN
4 111S PC 1T Trees are always yellow
5 ABC FGD NNY NaN
6 UIK GJ DE NaN页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51897182
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