如何使用Pandas Python将字符串拆分为数据帧中的几列？

Question

我知道以下问题：

1.）如何使用熊猫基于多个字符串索引拆分列？ 2）如何将一列中的文本分成多行？

我想将它们分成几个新列。假设我有一个看起来像这样的数据框：

id    | string
-----------------------------
1     | astring, isa, string
2     | another, string, la
3     | 123, 232, another

我知道使用：

df['string'].str.split(',')

我可以分割一个字符串。但是，下一步，我想像这样有效地将拆分后的字符串放入新列中：

id    | string_1 | string_2 | string_3
-----------------|---------------------
1     | astring  | isa      | string
2     | another  | string   | la
3     | 123      | 232      | another
---------------------------------------

我可以例如这样做：

for index, row in df.iterrows():
    i = 0
    for item in row['string'].split():
        df.set_values(index, 'string_{0}'.format(i), item)
        i = i + 1

但是，如何才能更优雅地达到相同的结果呢？

Answer 1

该str.split方法有一个expand参数：

>>> df['string'].str.split(',', expand=True)
         0        1         2
0  astring      isa    string
1  another   string        la
2      123      232   another
>>>

使用列名：

>>> df['string'].str.split(',', expand=True).rename(columns = lambda x: "string"+str(x+1))
   string1  string2   string3
0  astring      isa    string
1  another   string        la
2      123      232   another

使用 Python >= 3.6 f-strings 更整洁：

>>> (df['string'].str.split(',', expand=True)
...              .rename(columns=lambda x: f"string_{x+1}"))
  string_1 string_2  string_3
0  astring      isa    string
1  another   string        la
2      123      232   another