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在pandas中如何将单列数据拆分成多列？

在pandas中，可以使用str.split()方法将单列数据拆分成多列。该方法可以根据指定的分隔符将字符串拆分为多个子字符串，并返回一个包含拆分后子字符串的新列。

以下是拆分单列数据为多列的步骤：

导入pandas库：import pandas as pd
创建一个包含单列数据的DataFrame对象，假设该列名为column_name。
使用str.split()方法将单列数据拆分成多列，并将结果赋值给新的列名。

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'column_name': ['value1_value2', 'value3_value4', 'value5_value6']})

# 使用str.split()方法拆分单列数据为多列
df[['new_column1', 'new_column2']] = df['column_name'].str.split('_', expand=True)

在上述代码中，expand=True参数表示将拆分后的子字符串扩展为多列。拆分后的子字符串将被赋值给new_column1和new_column2两列。

拆分后的DataFrame对象如下所示：

   column_name new_column1 new_column2
0  value1_value2      value1      value2
1  value3_value4      value3      value4
2  value5_value6      value5      value6

这样，单列数据就被成功拆分成了多列。

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参考链接：pandas官方文档 - str.split()

相关搜索:pandas中如何将单列多数据转换为单行多列 Pandas将多列中的数据重塑为单列使用pandas将数据框中的多列转换为单列单列名称拆分成包含数据的多列单列或单行中的多列数据在Pandas DataFrame中，字典数据不分成列在pandas中将多列数据帧转换为单列数据帧在pandas中设置多列索引在pandas中迭代创建多索引和多列数据帧在pandas中，将文件中的多列合并到列表的单列中

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