我正在处理一个大的 csv 文件，倒数第二列有一个我想用特定分隔符分割的文本字符串。我想知道是否有使用 pandas 或 python 的简单方法来做到这一点？

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

我想在 Seatblocks 列中按空格 (' ') 和冒号 (':') 分割，但是每个单元格将产生不同数量的列。我有一个重新排列列的功能，因此 Seatblocks 列位于工作表的末尾，但我不确定从那里该做什么。我可以使用内置的 text-to-columns 函数和快速宏在 excel 中执行此操作，但是我的数据集有太多记录，无法让 excel 处理。

最终，我想记录约翰列侬的记录并创建多条线路，每组座位的信息放在单独的线路上。

最佳答案

这会按空间分割座位区，并为每个座位区分配自己的行。

In [43]: df
Out[43]: 
   CustNum     CustomerName  ItemQty Item                 Seatblocks  ItemExt
0    32363  McCartney, Paul        3  F04               2:218:10:4,6       60
1    31316     Lennon, John       25  F01  1:13:36:1,12 1:13:37:1,13      300

In [44]: s = df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack()

In [45]: s.index = s.index.droplevel(-1) # to line up with df's index

In [46]: s.name = 'Seatblocks' # needs a name to join

In [47]: s
Out[47]: 
0    2:218:10:4,6
1    1:13:36:1,12
1    1:13:37:1,13
Name: Seatblocks, dtype: object

In [48]: del df['Seatblocks']

In [49]: df.join(s)
Out[49]: 
   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

或者，在自己的列中给出每个冒号分隔的字符串:

In [50]: df.join(s.apply(lambda x: Series(x.split(':'))))
Out[50]: 
   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

这有点难看，但也许有人会提出更漂亮的解决方案。

https://stackoverflow.com/questions/17116814/