在 Python 中将一列拆分为多列

Question

我有一个这样的 Python 数据框，只有一列：

index  Train_station

0      Adenauerplatz 52° 29? 59? N, 13° 18? 26? O
1      Afrikanische Straße 52° 33? 38? N, 13° 20? 3? O
2      Alexanderplatz 52° 31? 17? N, 13° 24? 48? O

我想把它分成 3 列：火车站、纬度、经度。数据框应如下所示：

index  Train_station         Latitude       Longitude

0      Adenauerplatz         52° 29? 59? N  13° 18? 26? O
1      Afrikanische Straße   52° 33? 38? N  13° 20? 3? O
2      Alexanderplatz        52° 31? 17? N  13° 24? 48? O

我试过使用df[['Latitude', 'Longitude']] = df.Train_station.str.split(',', expand=True)但它只在纬度和经度坐标之间拆分。如何拆分具有多个我定义的条件的列？

我想过从左边开始检查字符串的方法，然后在它遇到整数或定义的字符串时拆分它，但到目前为止我还没有找到这个方法的答案。

Answer 1

df = df.Train_station.str.split(r'(.*?)(\d+°[^,]+),(.*)', expand=True)
print(df.loc[:, 1:3].rename(columns={1:'Train_station', 2:'Latitude', 3:'Longitude'}) )

印刷：

          Train_station       Latitude       Longitude
0        Adenauerplatz   52° 29? 59? N   13° 18? 26? O
1  Afrikanische Straße   52° 33? 38? N    13° 20? 3? O
2       Alexanderplatz   52° 31? 17? N   13° 24? 48? O

编辑：谢谢@ALollz，您可以使用str.extract()：

df = df.Train_station.str.extract(r'(?P<Train_station>.*?)(?P<Latitude>\d+°[^,]+),(?P<Longitude>.*)', expand=True)
print(df)

Answer 2

您可以使用该.split()方法来分隔字符串中的值。

使用.apply()为每个所需的列名创建新的数据帧列。

import pandas as pd

data = ["Adenauerplatz 52° 29? 59? N, 13° 18? 26? O",
        "Afrikanische Straße 52° 33? 38? N, 13° 20? 3? O",
        "Alexanderplatz 52° 31? 17? N, 13° 24? 48? O"]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Train_station'])


def train_station(x):
    x = x.split(' ', 1)
    return x[0]


def latitude(x):
    x = x.split(' ', 1)
    x = x[1].split(', ', 1)
    return x[0]


def longitude(x):
    x = x.split(' ', 1)
    x = x[1].split(', ', 1)
    return x[1]


df['Latitude'] = df['Train_station'].apply(latitude)
df['Longitude'] = df['Train_station'].apply(longitude)
df['Train_station'] = df['Train_station'].apply(train_station)

print(df)

您在上面看到的是对原始数据框的重新创建，然后使用.split()和修改.apply()

输出：

    Train_station              Latitude      Longitude
0   Adenauerplatz         52° 29? 59? N  13° 18? 26? O
1    Afrikanische  Straße 52° 33? 38? N   13° 20? 3? O
2  Alexanderplatz         52° 31? 17? N  13° 24? 48? O

Answer 3

你可以尝试这样的事情：

\n

df['Latitude']=df['Train_station'].apply(lambda x: ' '.join([i for i in x.split(' ') if any((lett.replace(',','') in '\xc2\xb0\xe2\x80\xb2\xe2\x80\xb3') for lett in i)]).split(',')[0])\ndf['Longitude']=df['Train_station'].apply(lambda x: ' '.join([i for i in x.split(' ') if any((lett.replace(',','') in '\xc2\xb0\xe2\x80\xb2\xe2\x80\xb3O') for lett in i)]).split(',')[1])\ndf['Train_station']=df['Train_station'].apply(lambda x: ''.join([i for i in x.split(' ') if not any((lett.replace(',','') in '\xc2\xb0\xe2\x80\xb2\xe2\x80\xb3') for lett in i) ]))\n

\n

输出：

\n

               Train_station       Latitude       Longitude\n0          Adenauerplatz          52\xc2\xb0 29\xe2\x80\xb2 59\xe2\x80\xb3 N   13\xc2\xb0 18\xe2\x80\xb2 26\xe2\x80\xb3 O\n1    Afrikanische Stra\xc3\x9fe          52\xc2\xb0 33\xe2\x80\xb2 38\xe2\x80\xb3 N    13\xc2\xb0 20\xe2\x80\xb2 3\xe2\x80\xb3 O\n2         Alexanderplatz          52\xc2\xb0 31\xe2\x80\xb2 17\xe2\x80\xb3 N   13\xc2\xb0 24\xe2\x80\xb2 48\xe2\x80\xb3 O\n

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