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我在csv文件的一个单元格中有多个值,如何在pandas中编码以拆分值并粘贴到不同的列中

在pandas中,可以使用str.split()方法将一个单元格中的多个值拆分,并将它们粘贴到不同的列中。

首先,我们需要加载csv文件并创建一个pandas的DataFrame对象。假设我们的csv文件名为data.csv,包含一个名为"column_name"的列,其中包含多个值。

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 加载csv文件并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来,我们可以使用str.split()方法将单元格中的多个值拆分,并将它们存储在一个新的DataFrame中。

代码语言:txt
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# 使用str.split()方法拆分单元格中的多个值
new_df = df['column_name'].str.split(',', expand=True)

上述代码中,我们使用逗号作为分隔符来拆分单元格中的多个值,并使用expand=True参数将拆分后的值存储在新的DataFrame中。

最后,我们可以将拆分后的值粘贴到不同的列中,并将其与原始DataFrame进行合并。

代码语言:txt
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# 将拆分后的值粘贴到不同的列中
df = pd.concat([df, new_df], axis=1)

上述代码中,我们使用pd.concat()函数将原始DataFrame和拆分后的DataFrame按列进行合并,axis=1表示按列进行合并。

完整的代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 加载csv文件并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用str.split()方法拆分单元格中的多个值
new_df = df['column_name'].str.split(',', expand=True)

# 将拆分后的值粘贴到不同的列中
df = pd.concat([df, new_df], axis=1)

这样,我们就成功地将一个单元格中的多个值拆分并粘贴到不同的列中了。

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