Pandas:将单元格拆分成多列，写入NaN

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。

在Pandas中，可以使用split()函数将单元格中的内容拆分成多列，并将拆分后的值写入到新的列中。如果拆分后的列数不足原始列数，剩余的列会被填充为NaN（Not a Number）。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Pandas将单元格拆分成多列，并写入NaN：

import pandas as pd

# 创建一个包含单元格内容的DataFrame
data = {'cell': ['A, B, C', 'D, E', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将单元格拆分成多列
df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['cell'].str.split(', ', expand=True)

# 输出拆分后的DataFrame
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

      cell col1 col2 col3
0  A, B, C    A    B    C
1    D, E    D    E  NaN
2        F    F  NaN  NaN

在上述代码中，我们首先创建了一个包含单元格内容的DataFrame。然后，使用str.split()函数将单元格内容按照逗号和空格进行拆分，并通过expand=True参数将拆分后的值写入到新的列中。最后，输出拆分后的DataFrame。

这种拆分单元格的操作在数据清洗和处理中非常常见，特别适用于将包含多个值的单元格拆分成多列，以便进行后续的数据分析和计算。

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