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如何在pandas中拆分一组相关的列?

在pandas中,可以使用split()函数来拆分一组相关的列。split()函数可以将一个包含多个值的列拆分成多个单独的列。

下面是拆分一组相关列的步骤:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个包含相关列的DataFrame:df = pd.DataFrame({'column_name': ['value1_value2', 'value3_value4', 'value5_value6']})
  3. 使用split()函数拆分列:df[['column_name1', 'column_name2']] = df['column_name'].str.split('_', expand=True)
    • column_name1column_name2是拆分后的列名,可以根据实际情况进行命名。
    • expand=True参数表示将拆分后的值扩展为多个列。

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

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

# 拆分列
df[['column_name1', 'column_name2']] = df['column_name'].str.split('_', expand=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
    column_name column_name1 column_name2
0  value1_value2       value1       value2
1  value3_value4       value3       value4
2  value5_value6       value5       value6

这样,我们就成功地将一组相关的列拆分成了多个单独的列。在实际应用中,可以根据需要进行进一步的数据处理和分析。

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