使用 Pandas 动态分割 DataFrame 中的多列

本文介绍如何使用 Pandas 动态地将 DataFrame 中的多个列按照相同分隔符进行分割。通过循环遍历需要分割的列，并结合 str.split() 和 pd.concat() 函数，可以高效地完成列分割任务，避免手动指定每一列的分割操作，适用于处理含有不定数量分隔符的列。

在数据处理过程中，经常会遇到需要按照特定分隔符分割 DataFrame 中多个列的情况。手动为每一列编写分割代码不仅繁琐，而且当需要分割的列数较多时，代码的可维护性也会大大降低。本文将介绍一种动态分割 DataFrame 列的方法，通过循环遍历需要分割的列，并结合 Pandas 提供的字符串分割函数，可以高效地完成任务。

实现方法

1. 确定需要分割的列：首先，需要明确 DataFrame 中哪些列需要进行分割。将这些列名存储在一个列表中。
2. 循环遍历列名列表：使用 for 循环遍历列名列表，对每一列执行分割操作。
3. 使用 str.split() 分割列：在循环中，使用 Pandas 的 str.split() 函数按照指定分隔符分割当前列。设置 expand=True 将分割后的结果展开为新的列。
4. 重命名分割后的列：为了区分分割后的列，可以使用 rename() 函数为它们添加后缀。例如，可以将原始列名作为前缀，加上分割后的列的索引。
5. 使用 pd.concat() 合并结果：将分割后的 DataFrame 与原始 DataFrame 中不需要分割的列合并。使用 pd.concat() 函数，并设置 axis=1，表示按列合并。

代码示例

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'DATE': ['2023-11-21', '2023-11-21', '2023-11-21', '2023-11-21', '2023-11-21'],
        'TALK_TIME': [None, '00:04:16', None, '00:24:30', '00:04:08'],
        'CONSULT_TIME': ['05:10', None, None, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 需要分割的列名列表
cols = ['TALK_TIME', 'CONSULT_TIME']

# 分割并重命名列
lst = [df[col].str.split(':', expand=True)
       .rename(columns=lambda x: f'{col}_{x+1}')
       for col in cols
      ]

# 合并结果
out = pd.concat([df.drop(columns=cols)]+lst, axis=1)

# 输出结果
print(out)

代码解释

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查看详情

• cols = ['TALK_TIME', 'CONSULT_TIME']: 定义需要分割的列的列表。
• lst = [...]: 使用列表推导式，循环遍历 cols 中的每一列。
  • df[col].str.split(':', expand=True): 使用 str.split() 函数按照冒号 : 分割当前列，expand=True 将分割后的结果展开为新的列。
  • .rename(columns=lambda x: f'{col}_{x+1}'): 使用 rename() 函数重命名分割后的列，将原始列名作为前缀，加上分割后的列的索引。
• out = pd.concat([df.drop(columns=cols)]+lst, axis=1): 使用 pd.concat() 函数将分割后的 DataFrame 与原始 DataFrame 中不需要分割的列合并。df.drop(columns=cols) 删除原始的需要分割的列，axis=1 表示按列合并。

注意事项

• 确保 DataFrame 中需要分割的列是字符串类型。如果不是，可以使用 astype(str) 将其转换为字符串类型。
• 如果分隔符在某些行中不存在，str.split() 函数会返回 NaN 值。可以使用 fillna() 函数填充这些 NaN 值。
• 根据实际需求调整列名的重命名规则。

总结

本文介绍了一种动态分割 Pandas DataFrame 中多个列的方法。通过循环遍历需要分割的列，并结合 str.split() 和 pd.concat() 函数，可以高效地完成列分割任务。这种方法避免了手动指定每一列的分割操作，提高了代码的可维护性和可重用性。

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