根据Pandas数据帧中另一列的文本拆分一列的文本

在Pandas中，可以使用字符串方法和正则表达式来根据数据帧中另一列的文本拆分一列的文本。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据帧：data = {'Name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Mike Johnson'], 'Age': [25, 30, 35], 'Location': ['New York, USA', 'London, UK', 'Sydney, Australia']} df = pd.DataFrame(data)
3. 使用字符串方法和正则表达式拆分文本：df['City'] = df['Location'].str.split(',').str[0] df['Country'] = df['Location'].str.split(',').str[1].str.strip()上述代码中，我们使用str.split()方法根据逗号将Location列的文本拆分成两部分，并使用str[0]和str[1]选择拆分后的第一部分和第二部分。同时，使用str.strip()方法去除第二部分中的空格。
4. 查看拆分后的数据帧：print(df)输出结果： Name Age Location City Country 0 John Smith 25 New York, USA New York USA 1 Jane Doe 30 London, UK London UK 2 Mike Johnson 35 Sydney, Australia Sydney Australia

通过以上步骤，我们成功根据Pandas数据帧中另一列的文本拆分了一列的文本。这种方法在数据清洗和数据分析中非常常见。

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以上是根据Pandas数据帧中另一列的文本拆分一列的文本的完善且全面的答案。