拆分單元格是excel中經常遇到的內容之一。那么在pandas中如何實現呢？
例如有如下數據:

>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> dfname score 0 bob_B 45 1 jiken_A 67

我們需要將name列拆分為name和grade兩列
下面看一下實踐
方案一：

# 此處應注意，split拆分時，不指定expand參數，則此時 # 會拆分為['bob', 'B']類似的列表。之后調用get方法即可， # 獲取指定的值 >>> df['grade']=df['name'].str.split('_').str.get(1) >>> dfname score grade 0 bob_B 45 B 1 jiken_A 67 A >>> df['name']=df['name'].str.split('_').str.get(0) >>> dfname score grade 0 bob 45 B 1 jiken 67 A

方案二:
使用split拆分之后，調用merge方法
此種模式適合拆分的列數較多，又全都需要

# 拆分之后成為dataFrame >>> df1=df['name'].str.split('_', expand=True) >>> df10 1 0 bob B 1 jiken A # 合并，注意此處使用的是index合并 >>> df = df.merge(df1, how='inner', left_index=True, right_index=True) >>> dfname score 0 1 0 bob_B 45 bob B 1 jiken_A 67 jiken A # 修改列名等使其符合原順序 >>> df['name'] = df[0] >>> dfname score 0 1 0 bob 45 bob B 1 jiken 67 jiken A >>> del df[0] >>> dfname score 1 0 bob 45 B 1 jiken 67 A>>> df = df.rename(columns={1:'grade'}) >>> dfname score grade 0 bob 45 B 1 jiken 67 A

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總結

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