【Pandas】群类答疑4：搞定一列拆分多列1（学会找规律）

群里小伙伴问如何一列拆分多列，比如度分秒，提取里面的数字，拆分三列

先原群主分享的两种方法：split和extract

 下面详细介绍两种方法原理：

1、split

 split实际支持多次拆分，通过|把拆分条件连接起来，类似正则的或，默认生成list，expand=True可以自动展开为二维数据

像下面这种

 你发现没，最后一列是空数据

如何只要前面三列？

1、写死：取前三列，假如有多列，这样写不灵活（多列不推荐）

2.1、间接取最后一列：利用按行索引提取，结合转置来实现，于是可以先转置，轻松去除最后一行，再转置回去（灵活，多列推荐）

下面是第二种过程

2.2、直接取最后一列：直接按行、列联合索引提取的函数，df.iloc[:,:-1]，不用转置（感谢群友提供思路）

df.iloc[:,:-1],以分号为界限，左边是行，右边是列；这里的意思是选择全部行，除最后一列的全部列数据（进一步简化，强烈推荐)

 是不是很轻松就解决了

2、extract 正则表达式： 默认列名是0开始的索引，通过 ?P<列名> 重命名列名

 可能这里例子比较特殊，expand并不影响最终结果。

最后，再对两种方法做个小结：

split：拆分会产生空列，需要去除，好在容易理解

extract：通过正则提取，不会产生空列，但对正则要求比较高

下面是直接把拆分结果赋值给列，间接实现一列拆分多列效果

print('-------总结----------')
df = pd.DataFrame({'序号':range(1,6),
                   '度分秒':['27°14’24”','33°44’42”','50°35’50”','45°45’00”','72°02’32”']})
df1=df.copy()
df1[['度','分','秒']]=df2['度分秒'].str.split('°|’|”',expand=True).T[:-1].T
print('split + 间接提取')
display(df1)
df2=df.copy()
df2[['度','分','秒']]=df2['度分秒'].str.split('°|’|”',expand=True).iloc[:,:-1]
print('split + 直接提取')
display(df2)
df3=df.copy()
df3[['度','分','秒']]=df1['度分秒'].str.extract(r'(?P<度>d+)°(?P<分>d+)’(?P<秒>d+)”',expand=True)
print('extract 正则提取')
display(df3)

这样拆解是不是清晰很多了，你学会了吗？