Wie kann ich mit Pandas und Python Text in einer Spalte in mehrere Zeilen aufteilen?-Python-Tutorial-php.cn

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

Nach Leerzeichen aufteilen:
```
df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack()
```
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Dadurch wird jede Zeile in der Spalte „Sitzblöcke“ durch Leerzeichen geteilt und für jede resultierende Zeichenfolge eine neue Spalte erstellt.
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!