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pandas數(shù)據(jù)分列實(shí)現(xiàn)分割符號(hào)&固定寬度

更新時(shí)間：2024年04月01日 11:02:44 作者：數(shù)據(jù)人阿多

數(shù)據(jù)分列在數(shù)據(jù)處理中很常見,數(shù)據(jù)分列一般指的都是字符串分割,本文主要介紹了pandas數(shù)據(jù)分列實(shí)現(xiàn)分割符號(hào)&固定寬度,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下

背景

數(shù)據(jù)分列在數(shù)據(jù)處理中很常見，數(shù)據(jù)分列一般指的都是字符串分割，這個(gè)功能在Excel里面很實(shí)用，處理數(shù)據(jù)非常方便，那么在pandas數(shù)據(jù)框中怎么使用呢，今天這篇文章就來詳細(xì)介紹下

分列

模擬數(shù)據(jù)

以下面這9行數(shù)據(jù)作為案例來進(jìn)行處理

模擬數(shù)據(jù)

讀取數(shù)據(jù)

#加載庫
import pandas as pd

#讀取數(shù)據(jù)
data=pd.read_excel('data.xlsx')

讀取數(shù)據(jù)

分割符號(hào)分列

主要運(yùn)用了pandas里面列的str屬性，str有很多的方法，感性的同學(xué)可以自動(dòng)查找，這里不做過多介紹。分割字符用到的就是split方法重點(diǎn)：在分割前一定要把該列強(qiáng)制轉(zhuǎn)換為字符型

#對(duì)指定列進(jìn)行分割
split_data_1=data['分割字符'].astype('str').str.split('&',expand=True)

#修改分割后的字段名稱
split_data_1.columns=['D_'+str(i) for i in split_data_1.columns]

#與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行合并
data_result=data.join(split_data_1)

分割符號(hào)

固定寬度分列

pandas里面沒有固定分割的相應(yīng)函數(shù)，這里巧妙的運(yùn)用了輔助函數(shù)來進(jìn)行處理，這里的固定寬度為1

#定義個(gè)輔助函數(shù)
def concat_split(x,width=1):
    result=''
    start=0
    while True:
        s=str(x)[start:start+width]
        
        if s:
            result =result + s + '&'
        else:
            break
        start=start+width
        
    return result[:-1]

#先利用輔助函數(shù)，再進(jìn)行分割
split_data_2=data['固定寬度'].map(concat_split).str.split('&',expand=True)

#修改分割后的字段名稱
split_data_2.columns=['W_'+str(i) for i in split_data_2.columns]

#與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行合并
data_result=data.join(split_data_2)

固定寬度

到此這篇關(guān)于pandas數(shù)據(jù)分列實(shí)現(xiàn)分割符號(hào)&固定寬度的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas數(shù)據(jù)分列內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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