拆分字符串并存储到pandas dataframe中的新列中

，可以通过使用pandas库中的str.split()方法来实现。下面是一个完善且全面的答案：

拆分字符串并存储到pandas dataframe中的新列中是一种常见的数据处理操作，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含字符串的pandas dataframe：

data = {'字符串列': ['字符串1,字符串2', '字符串3,字符串4', '字符串5,字符串6']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用str.split()方法拆分字符串，并将结果存储到新列中：

df['新列'] = df['字符串列'].str.split(',')

1. 可选：如果需要去除拆分后字符串中的空格，可以使用str.strip()方法：

df['新列'] = df['新列'].apply(lambda x: [i.strip() for i in x])

最终，df中将包含原始字符串列和拆分后的新列。

拆分字符串并存储到pandas dataframe中的新列中的优势是可以方便地对字符串进行处理和分析。这在文本数据的清洗、分析和特征工程中非常有用。

应用场景：

• 数据清洗：当需要对包含多个值的字符串进行拆分和清洗时，可以使用该方法。
• 特征工程：当需要从字符串中提取特征时，可以使用该方法。
• 数据分析：当需要对包含多个值的字符串进行统计和分析时，可以使用该方法。

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