Funciona de manera similar al método predeterminado " str.split () se puede aplicar a toda la serie. .str debe anteponerse cada vez antes de llamar a este método para distinguirlo de la función predeterminada en Python, de lo contrario arrojará un error.
Sintaxis: Series.str.split (pat = Ninguno, n = -1, expandir = Falso)
Parámetros:
pat: Valor de cadena, separador o delimitador para separar cadena at.
n: Número de separaciones máximas que se pueden hacer en una sola cadena, el valor predeterminado es -1, lo que significa todo.
expand: Valor booleano, devuelve un marco de datos con un valor diferente en diferentes columnas si es Verdadero. De lo contrario, devuelve una serie con una lista de cadenas.Tipo de retorno: Serie de lista o marco de datos dependiente ng on expand Parámetro
Para descargar el CSV utilizado en el código, haga clic en aquí.
En los siguientes ejemplos, el marco de datos utilizado contiene detalles de algunos jugadores de la NBA. A continuación se adjunta una imagen del marco de datos antes de cualquier operación.
Ejemplo n.° 1: Dividir una línea into list
Estos datos usan la función split para dividir la columna "Command" en cada "t". El parámetro se establece en 1 y, por lo tanto, el número máximo de divisiones por línea será 1. El parámetro de expansión es Falso y, por lo tanto, se devuelve una serie con una lista de líneas en lugar de un marco de datos.
# leer el archivo CSV desde la URL
datos )
# eliminando columnas nulas para evitar errores
data.dropna (inplace = Verdadero
# nuevo marco de datos con columnas delimitadas
datos [ "Equipo" ] = "t" , n = 1
Salida:
Como se muestra en la imagen de salida, la columna Equipo ahora tiene una lista. La línea se dividió en la primera aparición de "t" y no en las siguientes porque el parámetro n se estableció en 1 (máx. 1 división por línea).
Ejemplo n.° 2: Creación de columnas independientes a partir de una cadena < /p>
En este ejemplo, la columna Nombre está separada por un espacio ("") y el parámetro de extensión se establece en Verdadero, lo que significa que devolverá un marco de datos con todas las filas separadas en diferentes columnas. Luego, el marco de datos se usa para crear nuevas columnas y la columna de nombre anterior se elimina con el método .drop ().
# leer el archivo CSV desde la URL
datos )
# borrando columnas nulas, para evitar errores
new = < clase de código ="simple "> datos [ )
# crear una columna de nombre separada a partir de un nuevo marco de datos
# crear una columna de apellido separada a partir de un nuevo marco de datos
datos [ " Apellido " ] = nuevo [
# Eliminando columnas antiguas Nombre
datos.drop (columnas ], inplace = True )
Salida:
Como que se muestra en la imagen de salida, la función dividir () devolvió un nuevo marco de datos y se usó para crear dos nuevas columnas (Nombre y Apellido) en el marco de datos.
Nuevo marco de datos
Marco de datos con columnas añadidas
Esperamos que este artículo le haya ayudado a resolver el problema. Además de Python | Pandas Divide cadenas en dos listas/columnas usando str.split (), consulta otros temas relacionados con Python functions.
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Berlin | 2023-02-01
Python functions es todo un poco confuso 😭 Python | Pandas Divide cadenas en dos listas/columnas usando str.split () no es el único problema que encontré. Simplemente no estoy muy seguro de que sea el mejor método
Abu Dhabi | 2023-02-01
¿Tal vez haya otras respuestas? ¿Qué significa el Python | Pandas Divide cadenas en dos listas/columnas usando str.split () significa exactamente?. Comprobado ayer, ¡funciona!
Berlin | 2023-02-01
Gracias por la explicación. Estuve atascado con el Python | Pandas Divide cadenas en dos listas/columnas usando str.split () durante algunas horas, finalmente lo conseguí 🤗. Volveré mañana con comentarios
