如何使用 Pandas 根據特定分隔符號將文字字串拆分為多行？

Pandas 將文字分割為多行的方法

問題：

問題：大CSV 檔案包含一列大型SV表 檔案包含一列大型SV需要根據特定分隔符號將文字字串拆分為多行。目標是為每組分割文字建立單獨的行。

1. 使用Pandas 的解：
3. 使用第一個分隔符號（空格）分割文字str.split(' ').
4. 應用apply() 函數將清單中的每個字串按秒分割分隔符號（冒號）並將其轉換為系列。
5. 使用 stack() 將產生的 DataFrame 轉換為單一欄位並重設索引。
6. 將欄位重新命名為「Seatblocks」。

從 DataFrame 中刪除原始的「Seatblocks」欄位。

加入新列原始 DataFrame 的「Seatblocks」欄位。

s = df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack()
s.index = s.index.droplevel(-1)
s.name = 'Seatblocks'
del df['Seatblocks']
df.join(s)

以空格和冒號分割：

   CustNum     CustomerName  ItemQty Item  ItemExt  Seatblocks
0    32363  McCartney, Paul        3  F04       60  2:218:10:4,6
1    31316     Lennon, John       25  F01      300  1:13:36:1,12
1    31316     Lennon, John       25  F01      300  1:13:37:1,13

範例輸出：

df.join(s.apply(lambda x: Series(x.split(':'))))

範例輸出：

分割冒號：

   CustNum     CustomerName  ItemQty Item  ItemExt  0    1   2     3
0    32363  McCartney, Paul        3  F04       60  2  218  10   4,6
1    31316     Lennon, John       25  F01      300  1   13  36  1,12
1    31316     Lennon, John       25  F01      300  1   13  37  1,13

範例輸出：

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