Wie kann ich mit Pandas und Python Text in einer Spalte in mehrere Zeilen aufteilen?

Patricia Arquette
Freigeben: 2024-11-10 00:16:02
Original
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How can I split text in a column into multiple rows using Pandas and Python?

Text in einer Spalte in mehrere Zeilen aufteilen

Beim Arbeiten mit großen CSV-Dateien kann es notwendig sein, Text in einer bestimmten Spalte aufzuteilen in mehrere Reihen aufteilen. Pandas und Python bieten effiziente Methoden, um diese Aufgabe zu erfüllen.

Pandas verwenden

  1. Nach Leerzeichen aufteilen:

    df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack()
    Nach dem Login kopieren

    Dadurch wird jede Zeile in der Spalte „Sitzblöcke“ durch Leerzeichen geteilt und für jede resultierende Zeichenfolge eine neue Spalte erstellt.

  2. Nach Doppelpunkt getrennt:

    df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(lambda x: Series(x.split(':')))
    Nach dem Login kopieren

    Dadurch wird jede Zeichenfolge in der neuen Spalte weiter durch Doppelpunkte aufgeteilt, wodurch mehrere Spalten für jede durch Doppelpunkte getrennte Zeichenfolge erstellt werden.

Beispiel

Betrachten Sie diese CSV-Datei:

CustNum CustomerName ItemQty Item Seatblocks ItemExt
32363 McCartney, Paul 3 F04 2:218:10:4,6 60
31316 Lennon, John 25 F01 1:13:36:1,12 1:13:37:1,13 300

Mit den oben genannten Methoden kann die Spalte „Sitzblöcke“ in mehrere Zeilen aufgeteilt werden:

CustNum CustomerName ItemQty Item Seatblocks1 Seatblocks2 Seatblocks3 Seatblocks4 ItemExt
32363 McCartney, Paul 3 F04 2 218 10 4,6 60
31316 Lennon, John 25 F01 1 13 36 1,12 300
31316 Lennon, John 25 F01 1 13 37 1,13 300

Fazit

Durch die Nutzung der Aufteilungs- und Stapelvorgänge von Pandas ist es möglich, Textdaten in einer Spalte effizient in mehrere Zeilen umzustrukturieren, was eine weitere Analyse und Bearbeitung ermöglicht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mit Pandas und Python Text in einer Spalte in mehrere Zeilen aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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