在Pandas数据框架中分割一列并获得其中的一部分

当数据框架中任何一列的一部分很重要，并且需要将其分开时，我们可以根据要求分割一列。

我们可以使用Pandas .str访问器，它可以对系列和数据帧进行快速的矢量字符串操作，并返回一个字符串对象。Pandas str访问器有许多有用的方法，其中之一是str.split，它可以和split一起使用，以获得字符串的所需部分。要获得字符串的第n部分，首先用分隔符分割列，然后对返回的对象再次应用str[n-1]，即Dataframe.columnName.str.split(” “).str[n-1] 。

让我们通过例子来说明一下。

代码#1：打印一个被分割的列的数据对象。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Geek_ID':['Geek1_id', 'Geek2_id', 'Geek3_id', 
                                         'Geek4_id', 'Geek5_id'],
                'Geek_A': [1, 1, 3, 2, 4],
                'Geek_B': [1, 2, 3, 4, 6],
                'Geek_R': np.random.randn(5)})
  
# Geek_A  Geek_B   Geek_ID    Geek_R
# 0       1       1  Geek1_id    random number
# 1       1       2  Geek2_id    random number
# 2       3       3  Geek3_id    random number
# 3       2       4  Geek4_id    random number
# 4       4       6  Geek5_id    random number
  
print(df.Geek_ID.str.split('_').str[0])

输出:

0    Geek1
1    Geek2
2    Geek3
3    Geek4
4    Geek5
dtype: object

代码#2：打印一个返回数据对象的列表。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Geek_ID':['Geek1_id', 'Geek2_id', 'Geek3_id',
                                         'Geek4_id', 'Geek5_id'],
                'Geek_A': [1, 1, 3, 2, 4],
                'Geek_B': [1, 2, 3, 4, 6],
                'Geek_R': np.random.randn(5)})
  
# Geek_A  Geek_B   Geek_ID    Geek_R
# 0       1       1  Geek1_id    random number
# 1       1       2  Geek2_id    random number
# 2       3       3  Geek3_id    random number
# 3       2       4  Geek4_id    random number
# 4       4       6  Geek5_id    random number
  
print(df.Geek_ID.str.split('_').str[0].tolist())

输出:

['Geek1', 'Geek2', 'Geek3', 'Geek4', 'Geek5']

代码#3：打印一个元素的列表。

import pandas as pd
import numpy as np
  
df = pd.DataFrame({'Geek_ID':['Geek1_id', 'Geek2_id', 'Geek3_id',
                                         'Geek4_id', 'Geek5_id'],
                'Geek_A': [1, 1, 3, 2, 4],
                'Geek_B': [1, 2, 3, 4, 6],
                'Geek_R': np.random.randn(5)})
  
# Geek_A  Geek_B   Geek_ID    Geek_R
# 0       1       1  Geek1_id    random number
# 1       1       2  Geek2_id    random number
# 2       3       3  Geek3_id    random number
# 3       2       4  Geek4_id    random number
# 4       4       6  Geek5_id    random number
  
print(df.Geek_ID.str.split('_').str[1].tolist())