Python | Panda Dividi le stringhe in due elenchi/colonne usando str.split ()

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Funziona in modo simile al metodo predefinito " str.split () può essere applicato all’intera serie. .str deve essere preceduto ogni volta prima di chiamare questo metodo per distinguerlo dalla funzione predefinita in Python, altrimenti genererà un errore.

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

Parametri:

pat: Valore stringa, separatore o delimitatore per separare la stringa at.
n: Numero massimo di separazioni da effettuare in una singola stringa, il valore predefinito è -1 che significa tutto.
expand: Valore booleano, restituisce un frame di dati con valore diverso in colonne diverse se True. Altrimenti restituisce una serie con un elenco di stringhe.

Tipo restituito: Serie di elenchi o Data frame dependi ng on expand Parametro

Per scaricare il CSV utilizzato nel codice, fare clic qui.

Negli esempi seguenti, il frame di dati utilizzato contiene i dettagli di alcuni giocatori NBA. Di seguito è allegata un’immagine del frame di dati prima di qualsiasi operazione.

Esempio n. 1: Divisione di una riga in list

Questi dati utilizzano la funzione di suddivisione per dividere la colonna "Comando" ad ogni "t". Il parametro è impostato su 1, quindi il numero massimo di suddivisioni per riga sarà 1. Il parametro di espansione è False, quindi viene restituita una serie con un elenco di righe anziché un frame di dati.

# importazione del modulo pandas

import panda come pd


# leggi il file CSV dall’URL

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


# eliminare colonne null per evitare errori

data.dropna (inplace = Vero )


# nuovo frame di dati con colonne delimitate

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


# df display
dati

Output:
Come mostrato nell’immagine di output, la colonna Team ora ha un elenco. La riga è stata suddivisa alla prima occorrenza di "t" e non alle occorrenze successive perché il parametro n è stato impostato a 1 (max. 1 divisione per riga).

Esempio n. 2: Creazione di colonne separate da una stringa < /p>

In questo esempio, la colonna Nome è separata da uno spazio ("") e il parametro di estensione è impostato su True, il che significa che restituirà un frame di dati con tutte le righe separate in colonne diverse. Il dataframe viene quindi utilizzato per creare nuove colonne e la colonna del vecchio nome viene eliminata utilizzando il metodo .drop().

# importazione del modulo pandas

import panda come pd


# leggi il file CSV dall’URL

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


# cancellazione di colonne nulle, per evitare errori

data.dropna (inplace = True )


# nuovo frame di dati con colonne delimitate

new = dati [ " Nome " ]. str . split ( "" , n = 1 , expand = True )


# crea una colonna del nome separata da un nuovo dataframe

dati [ "Nome" ] = nuovo [ 0 ]


# crea una colonna del cognome separata da un nuovo frame di dati

dati [ " Cognome " ] = new [ 1 ]


# Rimozione delle vecchie colonne Nome

data.drop ( colonne = [ "Nome " ], inplace = Vero )


# df display
dati

Output:
Come mostrata nell’immagine di output, la funzione split() ha restituito un nuovo dataframe ed è stata utilizzata per creare due nuove colonne (Nome e Cognome) nel dataframe.

Nuovo dataframe

Frame di dati con colonne aggiunte

Python | Panda Dividi le stringhe in due elenchi/colonne usando str.split () File handling: Questions

Python | Panda Dividi le stringhe in due elenchi/colonne usando str.split () Python functions: Questions

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