基于'key=value‘项将pandas列拆分为多个列

基于'key=value'项将pandas列拆分为多个列是指将包含键值对的列拆分为多个独立的列，其中每个列包含一个键或值。这种操作通常用于处理包含结构化数据的列，例如包含JSON或字典格式的数据。

在pandas中，可以使用str.split()方法将包含键值对的列拆分为多个列。该方法接受一个分隔符参数，用于指定键值对之间的分隔符。拆分后的每个键值对将成为新的列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含键值对的列
data = {'column': ['key1=value1;key2=value2', 'key1=value3;key2=value4']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列拆分为多个列
df[['key1', 'key2']] = df['column'].str.split(';', expand=True)
df[['key1', 'value1']] = df['key1'].str.split('=', expand=True)
df[['key2', 'value2']] = df['key2'].str.split('=', expand=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

                 column  key1    key2   value1   value2
0  key1=value1;key2=value2  key1  key2  value1  value2
1  key1=value3;key2=value4  key1  key2  value3  value4

在这个例子中，我们首先创建了一个包含键值对的列。然后，使用str.split()方法将该列拆分为多个列，并使用expand=True参数将拆分后的结果扩展为新的列。最后，我们使用str.split()方法再次将每个键值对的键和值拆分为两个独立的列。

这种拆分操作在处理包含结构化数据的列时非常有用，可以方便地提取和处理每个键值对的信息。

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