分隔列中的相邻值以拆分它们[Python - Pandas]

在Python中，使用Pandas库可以很方便地对数据进行处理和分析。对于分隔列中的相邻值以拆分它们的需求，可以通过Pandas的split()函数来实现。

split()函数可以将一个字符串按照指定的分隔符进行拆分，并返回一个包含拆分后的子字符串的列表。在Pandas中，可以使用apply()函数结合split()函数来对DataFrame中的某一列进行拆分操作。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含分隔列的DataFrame
data = {'column': ['A_B', 'C_D_E', 'F_G_H_I']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义拆分函数
def split_column(row):
    return row['column'].split('_')

# 使用apply()函数对分隔列进行拆分
df['split_column'] = df.apply(split_column, axis=1)

# 输出结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

     column       split_column
0       A_B            [A, B]
1     C_D_E        [C, D, E]
2  F_G_H_I  [F, G, H, I]

在这个示例中，我们创建了一个包含分隔列的DataFrame，并定义了一个拆分函数split_column()。然后，使用apply()函数对DataFrame中的每一行应用该函数，将分隔列拆分成一个列表，并将结果存储在新的一列split_column中。

对于这个问题，我们可以将其应用于实际场景中。例如，假设我们有一个包含学生姓名和课程成绩的数据集，其中姓名和成绩之间用逗号分隔。我们可以使用上述方法将姓名和成绩拆分成两列，并进行进一步的数据分析和处理。

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