时间戳

首页 > 解决方案 > 熊猫应用并分配给多个列

python - 熊猫应用并分配给多个列

问题描述

我有一个数据框，其列如下：

col 
a2_3
f4_4
c4_1

我想从该列中添加两列，如下所示：

col   col1   col2   col3
a2_3    a      2     3
f4_4    f      4     4
c4_1    c      4     1

以下不起作用：

df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['col'].apply(lambda s: (s[1], *s[1:].split("_")) )

如何将一系列元组分配给新列？

标签： pythonpandas

解决方案

这里apply没有必要，先用 with 索引，str然后用Series.str.splitwith expand=True：

df[['col1', 'col2']] = df['col'].str[1:].str.split("_", expand=True)
print (df)
    col col1 col2
0  a2_3    2    3
1  f4_4    4    4
2  c4_1    4    1

您的解决方案可以使用Series构造函数，但速度很慢：

df[['col1', 'col2']] = df['col'].apply(lambda s: pd.Series(s[1:].split("_")))

更快的是使用 DataFrame 构造函数：

df1 = pd.DataFrame(df['col'].apply(lambda s: s[1:].split("_")).tolist(), index=df.index)
df[['col1', 'col2']] = df1

或列表理解：

df[['col1', 'col2']] = pd.DataFrame([s[1:].split("_") for s in df['col']], index=df.index)

编辑：解决方案类似：

L = df['col'].apply(lambda s: (s[0], *s[1:].split("_"))).tolist()
df[['col1', 'col2', 'col3']] = pd.DataFrame(L, index=df.index)

df[['col1', 'col2', 'col3']] = pd.DataFrame([(s[0], *s[1:].split("_")) for s in df['col']], 
                                 index=df.index)
print (df)
    col col1 col2 col3
0  a2_3    a    2    3
1  f4_4    f    4    4
2  c4_1    c    4    1

推荐阅读