Pandas按空格分割 - Python

在使用Pandas进行数据分析时，有时需要按空格分割数据。本文将介绍如何使用Pandas进行空格分割。

1. 读取数据

首先，我们需要读取数据到Pandas中。可以使用pd.read_csv()函数来读取csv文件。如果数据不是csv格式，可以使用相应的函数读取数据。

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 按空格分割数据

使用str.split()函数可以按空格分割数据。默认情况下，空格是分隔符。

# 按空格分割数据
df['column_name'].str.split()

3. 将分割后的数据扩展到多列

分割后的数据是一个包含列表的Series。如果要将其扩展到多个列中，可以使用.apply(pd.Series)。

# 将分割后的数据扩展到多列
df['column_name'].str.split().apply(pd.Series)

4. 重命名新的列名

默认情况下，新的列名是整数值。可以使用.rename()函数给新的列名取别名。

# 重命名新的列名
df['column_name'].str.split().apply(pd.Series).rename(columns={0:'new_column_name_1', 1:'new_column_name_2'})

5. 完整代码示例

下面是将以上步骤组合在一起的完整代码示例。

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按空格分割数据
temp_df = df['column_name'].str.split()

# 扩展到多列
new_df = temp_df.apply(pd.Series)

# 重命名新的列名
new_df = new_df.rename(columns={0:'new_column_name_1', 1:'new_column_name_2'})

结论

使用Pandas进行空格分割数据非常简单。只需要使用str.split()函数即可。此外，使用.apply(pd.Series)可以扩展分割后的数据到多列。使用.rename()函数可以给新的列名起别名。