如何使用 split() 方法在 pandas 中拆分字符串？

1、split()方法

根据分隔符或正则表达式对字符串进行拆分；

以逗号分隔的字符串可以用split拆分成数段，


可以指定拆分的次数。

2、使用语法

Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)

3、参数:

pat : 字符串，默认使用空格分隔，列的基础，可以是空格、符号、字符串等。

n : 整型,默认为-1,既使用所有的分割点分割。

n参数，指定分隔的次数
>>> df[0].str.split('_', n = 1)
0 [A, 1_1]
1 [B, 2_1]
2 [C, 3_1]
3 [D, 4_1]
Name: 0, dtype: object

expand : 布尔值，默认为False。


可以指定拆分的次数

如果为 true，则返回 DataFrame 或 MultiIndex；如果为 false，则返回系列或索引。

4、返回值

expand参数：每个具体值的类型是字符串

5、使用实例

>>> import numpy,pandas;
>>> s = pandas.Series([‘a_b_c‘, ‘c_d_e‘, numpy.nan, ‘f_g_h‘])
>>> s.str.split(‘‘)
0 [a, b, c]
1 [c, d, e]
2 NaN
3 [f, g, h]
dtype: object
>>> s.str.split(‘‘, -1)
0 [a, b, c]
1 [c, d, e]
2 NaN
3 [f, g, h]
dtype: object

python中有一系列内置方法可以进行字符串操作，比如使用split()方法，另外作为python中的pandas库，也可以使用内置方法split()来分割字符串, 但是 split() 方法不能被拆分。字符串排序，如果要拆分，


你需要先使用 .str 将此列转换为类似字符串的格式，然后才能使用 split() 方法。

以上就是pandas中使用split()方法分割字符串得详细介绍，需要注意如果直接用某一列和split()来分列是不行的，因为Series数据类型是没有split()的，所以需要先用.str将这一列转换为类似字符串的格式，就能够使用split()了哦~更多python学习推荐：
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（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）