如何使用 Pandas 根据特定分隔符将文本字符串拆分为多行?
Pandas 将文本拆分为多行的方法
问题:
大型 CSV 文件包含一列需要根据特定分隔符将文本字符串拆分为多行。目标是为每组分割文本创建单独的行。
使用 Pandas 的解决方案:
- 使用第一个分隔符(空格)分割文本str.split(' ').
- 应用 apply() 函数将列表中的每个字符串按秒分割分隔符(冒号)并将其转换为系列。
- 使用 stack() 将生成的 DataFrame 转换为单个列并重置索引。
- 将列重命名为“Seatblocks”。
- 从 DataFrame 中删除原始的“Seatblocks”列。
- 加入新列原始 DataFrame 的“Seatblocks”列。
按空格和冒号分割:
s = df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack() s.index = s.index.droplevel(-1) s.name = 'Seatblocks' del df['Seatblocks'] df.join(s)
示例输出:
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
分割冒号:
df.join(s.apply(lambda x: Series(x.split(':'))))
示例输出:
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
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