Python | Pandas Series.str.partition ()

|

Pandas str.partition() funziona in modo simile a

Esempio n. 1: dividere una stringa in un elenco < /p>

In questo esempio, la colonna Nome viene eliminata quando & # 39;, & # 39; appare per la prima volta. Il parametro di espansione viene memorizzato False per espanderlo in un elenco anziché in un frame di dati.

# importazione modulo panda

importazione panda come pd


# crea frame di dati

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


# rimuovi i valori nulli, se presenti, per evitare errori

data.dropna (come = ’ all’ , inplace = True )


# visualizza le prime 5 righe di dati
data.head()


# suddivisi in & # 39;, & # 39; aggiungi all’elenco

data [ "Nome" ] = dati [ "Nome" ]. str . partizione ( "," , False )


# display
dati

Output:
Come mostrata nell’immagine di output , la colonna "Nome" è stata suddivisa in un elenco quando è apparso per la prima volta ",". Come puoi vedere, il carattere & # 39;, & # 39; memorizzato anche come voce di elenco separata.

Nota: non confondere le due virgole nell’elenco, quella — elemento e l’altro — separatore di elementi.

Esempio n. 2: < /b> Suddivisione di una riga in un frame di dati

In questo esempio, Nome e Cognome sono separati dalla colonna Nome e memorizzati in colonne separate nel frame di dati.

# importazione del modulo pandas

import panda come pd


# crea frame di dati

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


# remove null valori, se presenti, per evitare errori

data.dropna (come = ’all’ , inplace = True )


# visualizza le prime 5 righe di dati
data.head ()


# suddivisione in & # 39;, & # 39; per frame di dati

nuovo = dati [ "Nome" ]. str . partizione ( "," , True )


# crea una colonna di nomi separata dal nuovo frame di dati

dati [ "Nome" ] = nuovo [ 2 ]


# crea una colonna del cognome separata dal nuovo frame di dati

data [ "Cognome" ] = nuovo [ 0 ]


# Rimuovi le vecchie colonne Nome

data.dr op (colonne = [ " Nome " ], inplace = True )


# df display
dati

< /td>

Output:
Come mostrato nell’immagine di output, il La colonna del nome è stata suddivisa in un frame di dati a 3 colonne (una delle seguenti: riga prima della virgola e riga dopo la virgola). Il dataframe è stato quindi utilizzato per creare nuove colonne nello stesso dataframe. La colonna "Vecchio nome" è stata rimossa utilizzando il metodo .drop().

Nuovo frame di dati

< b> Frame di dati con colonne aggiunte

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