在对 pandas DataFrame 中的列进行 .str.split() 操作后获取最后一个“列” - Python

在处理pandas Dataframe数据时，我们经常需要对某一列进行字符串的拆分操作，此时使用.str.split()方法可以很方便地实现。但是当我们需要获取拆分后的列中的最后一个列时，该如何处理呢？本文将为大家介绍如何在对pandas Dataframe中的列进行.str.split()操作后，获取拆分后的列中的最后一个列。

1. 什么是 .str.split()方法？

.pandas的.Series对象和.DataFrame对象都具有.str.split()方法，其中.Series对象的每个元素是一个字符串，而.DataFrame对象的每个元素可以是一个字符串或一个由多个字符串组成的列表或元组。.str.split()方法可以按照指定的分隔符对每个元素进行拆分，并返回拆分后的结果。

2. 如何使用 .str.split()方法？

以以下DataFrame数据为例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Steve, Jobs', 'Bill, Gates', 'Mark, Zuckerberg'], 
                   'Age': [56, 64, 37],
                   'Country': ['USA', 'USA', 'USA']})

如果我们需要对Name列按照逗号进行拆分，则可以使用如下代码：

df['Name'].str.split(',')

运行以上代码后，我们将得到如下的结果：

0        [Steve,  Jobs]
1         [Bill,  Gates]
2    [Mark,  Zuckerberg]
Name: Name, dtype: object

我们可以看到，拆分后的结果是一个Series对象，其中的每个元素都是一个由逗号拆分后的列表。

3. 如何获取拆分后的列中的最后一个列？

我们可以使用.str[-1]方法获取拆分后的列中的最后一个列。以以上示例为例，我们可以使用如下代码获取最后一个列：

df['Name'].str.split(',').str[-1]

运行以上代码后，我们将得到如下的结果：

0            Jobs
1           Gates
2      Zuckerberg
Name: Name, dtype: object

我们可以看到，我们成功地从拆分后的结果中获取了最后一个列。

4. 总结

在对pandas Dataframe中的列进行字符串拆分操作时，我们可以使用.str.split()方法轻松实现。当需要获取拆分后的列中的最后一个列时，我们可以使用.str[-1]方法。这些方法的使用可以使我们在进行数据分析和数据处理时更加高效和简洁。