如何使用分隔符拆分pandas中的列，并在流程中分配自定义的唯一名称？
如何使用分隔符拆分pandas中的列，并在流程中分配自定义的唯一名称？
提问于 2017-02-01 04:20:05
我想拆分一个混合块，并将字母分别分配给每一列：
M1 M2 M3 M4 hybrid_block S1 S2 S3 S4
A T T A A|C C G C T
T G C T T|A A T A T
C A A C C|G G A C G
G T G T G|T C T T T 使用以下代码：
d1 = pd.concat([
df.filter(like='M'),
df.hybrid_block.str.split('|', expand=True).rename(columns='H{}'.format),
df.filter(like='S')
], axis=1)我得到的输出：
M1 M2 M3 M4 H0 H1 S1 S2 S3 S4
A T T A A C C G C T
T G C T T A A T A T
C A A C C G G A C G
G T G T G T C T T T我更想要：
M1 M2 M3 M4 H_x H_y S1 S2 S3 S4
A T T A A C C G C T
T G C T T A A T A T
C A A C C G G A C G
G T G T G T C T T T此外，如果有1个以上的混合块，我希望通过为第一个块分配一个唯一的名称，如为第一个块分配h1_x and h1_y，为第二个块分配h2_x, h2_y，来相应地拆分所有这些块。
Stack Overflow用户
发布于 2017-02-01 05:44:02
如果您想自动查找混合列并拆分它们，这是可行的。
df = pd.DataFrame({'m1': ["A", "T"], 'hybrid1': ["A|C", "T|A"], 's1': ["C", "A"], 'hybrid2': ["B|D", "F|Z"], 'hybrid3': ["V|K", "M|L"]})
for i in range(len(df.columns)):
if (df.ix[:, i].str.len() >1).any():
df_i = pd.DataFrame(df.ix[:, i].str.split('|', expand=True).rename(columns={0: (list(df)[i])+'_x', 1: (list(df)[i])+'_y'}))
df = df.drop(df.columns[i], axis = 1)
df = pd.concat([df_i, df], axis=1)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/41966763
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