Pythonschlange | Pandas Split-Strings in zwei Listen / Spalten mit str.split ()

Sie funktioniert ähnlich wie die Standardmethode > str.split () kann auf die gesamte Serie angewendet werden. .str muss jedes Mal vorher vorangestellt werden Aufruf dieser Methode, um sie von der Standardfunktion in Python zu unterscheiden, sonst wird ein Fehler ausgegeben.

Syntax: Series.str.split (pat = None, n = -1, expand = False)

Parameter:

pat: Zeichenfolgenwert, Trennzeichen oder Trennzeichen, um die Zeichenfolge zu trennen .
n: Anzahl der maximalen Trennungen, die in einer einzelnen Zeichenfolge vorgenommen werden sollen, Standard ist -1, was alle bedeutet.
Erweitern: Boolescher Wert, gibt Daten zurück Rahmen mit unterschiedlichen Werten in verschiedenen Spalten, wenn wahr. Andernfalls wird eine Reihe mit einer Liste von Zeichenfolgen zurückgegeben.

Rückgabetyp: Reihe von Listen oder Datenrahmen, abhängig vom Erweiterungsparameter

Um die im Code verwendete CSV-Datei herunterzuladen, klicken Sie hier.

In den folgenden Beispielen enthält der verwendete Datenrahmen Details einiger NBA-Spieler. Ein Bild des Datenrahmens vor allen Operationen ist unten angehängt.

Beispiel Nr. 1 : Aufteilen einer Zeile in eine Liste

Diese Daten verwenden die Aufteilungsfunktion, um die Spalte "Befehl" bei jedem "t" aufzuteilen. Der Parameter ist auf 1 gesetzt, und daher ist die maximale Anzahl von Teilungen pro Zeile 1. Der Erweiterungsparameter ist False, und daher wird anstelle eines Datenrahmens eine Reihe mit einer Liste von Zeilen zurückgegeben.

# pandas module import

import Pandas als pd

# CSV-Datei von URL lesen

data = pd.read_csv ( " https://media.python.engineering/wp-content/uploads /nba. csv " )

# Löschen von Spalten null, um Fehler zu vermeiden

data.dropna (inplace = True )

# neuer Datenrahmen mit getrennten Spalten

data [ "Team" ] = data [ " Team " ]. str . Split ( "t" , n = 1 , expand = True )

# df display
Daten

Ausgabe:
Wie im Ausgabebild zu sehen ist, hat die Team-Spalte jetzt eine Liste . Die Zeile wurde beim ersten Vorkommen von „t“ geteilt und nicht bei weiteren Vorkommen, da der Parameter n auf 1 gesetzt war (max. 1 Teilung pro Zeile).

Beispiel Nr. 2: Erstellen separater Spalten aus einer Zeichenfolge

In diesem Beispiel wird die Name-Spalte durch ein a getrennt Leerzeichen ("") und der Erweiterungsparameter ist auf True gesetzt, was bedeutet, dass ein Datenrahmen mit allen getrennten Zeilen in verschiedenen Spalten zurückgegeben wird. Der Datenrahmen wird dann verwendet, um neue Spalten zu erstellen, und die alte Namensspalte wird mit der .drop()-Methode gelöscht.

# pandas module import

importiere Pandas als pd

# CSV-Datei von URL lesen

data = pd.read_csv ( " https://media.python.engineering/wp-content/uploads/nba.csv " )

# Löschen von Nullspalten, um Fehler zu vermeiden

data. dropna (inplace = True )

# neuer Datenrahmen mit getrennten Spalten

neu = data [ " Name " ]. str . split ( "" , n = 1 , expand = True )

# eine separate Namensspalte aus einem neuen Datenrahmen erstellen

data [ "First Name" ] = new [ 0 ]

# Erstellen einer separaten Nachnamenspalte aus einem neuen Datenrahmen

data [ " Nachname " ] = new [ 1 ]

# Alte Spalten entfernen Name

data.drop ( Spalten = [ "Name" ], ersetzen Sie = True )

# df display
data

Ausgabe:
Wie im Ausgabebild gezeigt, hat die split()-Funktion a zurückgegeben neuer Datenrahmen, und es wurde verwendet, um zwei neue Spalten (Vorname und Nachname) im Datenrahmen zu erstellen.

Neuer Datenrahmen

Datenrahmen mit hinzugefügten Spalten

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