使用分隔符将一列拆分为多列

发布于 2025-01-10 02:24:51 字数 943 浏览 2 评论 0原文

我有一个数据框，其中一个字段包含多个用“+”分隔的值。我想要的是将每个值拆分为一个新列。

import pandas as pd

df = {'ID': [3009, 129, 119, 120, 121],
  'date': ['2016+2017', '2015', '2014+2019+2020', '2020', 'NULL']
  }

df = pd.DataFrame(df)

如下所示：

df    

Out[25]: 
      ID       date
0    3009    2016+2017
1     129    2015
2     119    2014+2019+2020
3     120    2020
4     121    NULL

我想用“+”分隔符拆分“日期”列，并根据现有分隔符的数量创建列，然后创建一个显示每条记录的日期数的列。

      ID     date   date2    date3  number of dates
0     3009   2016   2017     NULL     2
1     129    2015   NULL     NULL     1
2     119    2014   2019     2020     3
3     120    2020   NULL     NULL     1
4     121    NULL   NULL     NULL     0

我尝试了这段代码：

df["date"] = df.date.apply(lambda x: pd.Series(str(x).split("+")))

但它粉碎并显示以下错误：

ValueError：传递的项目数量错误为 4，放置意味着 1

原文

i have a dataframe that have one of its filed contains multiple values separated by "+".
What i want is to split each value into a new column.

import pandas as pd

df = {'ID': [3009, 129, 119, 120, 121],
  'date': ['2016+2017', '2015', '2014+2019+2020', '2020', 'NULL']
  }

df = pd.DataFrame(df)

LOOK like this:

df    

Out[25]: 
      ID       date
0    3009    2016+2017
1     129    2015
2     119    2014+2019+2020
3     120    2020
4     121    NULL

I want to split the column 'date' by the '+' delimiter and create columns based on the number of existing delimiters then create a columns that display the number of dates for each record.

      ID     date   date2    date3  number of dates
0     3009   2016   2017     NULL     2
1     129    2015   NULL     NULL     1
2     119    2014   2019     2020     3
3     120    2020   NULL     NULL     1
4     121    NULL   NULL     NULL     0

I tried this code:

df["date"] = df.date.apply(lambda x: pd.Series(str(x).split("+")))

but it crush and display the below error:

ValueError: Wrong number of items passed 4, placement implies 1

分享到QQ

分享到微博

如果你对这篇内容有疑问，欢迎到本站社区发帖提问参与讨论，获取更多帮助，或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

发布评论

需要登录才能够评论，你可以免费注册一个本站的账号。

折戟 2025-01-17 02:24:51

使用 str.split 进行分割

df[['date', 'date2', 'date3']] = df['date'].replace('NULL', np.nan).str.split('+', expand=True)

，使用 count 进行计数

df['number of dates'] = df[['date', 'date2', 'date3']].count(axis=1)

print(df)

     ID  date date2 date3  number of dates
0  3009  2016  2017  None                2
1   129  2015  None  None                1
2   119  2014  2019  2020                3
3   120  2020  None  None                1
4   121   NaN   NaN   NaN                0

Use str.split to split

df[['date', 'date2', 'date3']] = df['date'].replace('NULL', np.nan).str.split('+', expand=True)

and count to count

df['number of dates'] = df[['date', 'date2', 'date3']].count(axis=1)

print(df)

     ID  date date2 date3  number of dates
0  3009  2016  2017  None                2
1   129  2015  None  None                1
2   119  2014  2019  2020                3
3   120  2020  None  None                1
4   121   NaN   NaN   NaN                0

回复收藏 0 原文

~没有更多了~