划分两列 Pandas - Python

在Pandas中，我们可以使用DataFrame的属性来划分数据为两列。这个过程可以通过以下几个步骤来完成：

1. 导入Pandas库并读取数据
2. 使用DataFrame的属性将数据拆分为两列
3. 使用head()函数检查结果

导入Pandas库并读取数据

首先，我们需要导入Pandas库，并使用read_csv()函数读取数据。假设我们有一个名为data.csv的CSV文件，它包含以下数据：

| Name | Age | Gender | | ----------- | --- | ------ | | John Smith | 25 | Male | | Jane Doe | 30 | Female | | Bob Johnson | 45 | Male | | Mary Brown | 18 | Female |

以下是导入Pandas库和读取数据的代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

使用DataFrame的属性将数据拆分为两列

一旦我们有了数据，我们可以使用Pandas DataFrame的属性来将数据拆分为两列。在本例中，我们想要将“Name”列中的名字拆分为“First Name”和“Last Name”两列。我们可以使用str.split()函数将字符串拆分为一个名字列表，然后使用DataFrame的属性将其转换为两列。

以下是代码示例：

names = data['Name'].str.split(expand=True)
data['First Name'] = names[0]
data['Last Name'] = names[1]

在这个例子中，我们将“Name”列通过str.split()函数拆分成了两个列“First Name”和“Last Name”。我们在这里使用的expand=True参数告诉split()函数要拆分数据的每个元素成为多个元素。如果此参数未设置，split()函数将返回一个Series对象，其中每个元素都是拆分列表的字符串。

使用head()函数检查结果

最后，我们可以使用head()函数来检查我们的结果。head()函数将返回DataFrame的前几行，这样我们就可以看到我们是否成功地将数据拆分成了两列。

以下是代码示例：

print(data.head())

输出结果:

| Name | Age | Gender | First Name | Last Name | | ----------- | --- | ------ | ----------| --------- | | John Smith | 25 | Male | John |Smith | | Jane Doe | 30 | Female | Jane |Doe | | Bob Johnson | 45 | Male | Bob |Johnson | | Mary Brown | 18 | Female | Mary |Brown |

如您所见，我们现在有两列名字，每一项都是由原始数据中的一个名字分成两部分。这就是我们如何在Pandas中将数据分成两列的简单方法。

以上就是本文的介绍，希望本文能够对你的编码工作有所帮助。