Pandas: 在分隔符上将列拆分为 n 个新列
Pandas: Split Colum into n new columns on separator
我有一个 Dataframe，其中某些列中有多个值，总是由 , 分隔。
df = pd.DataFrame([['', 'mariachi', 'mexico, united states'],
['', 'jazz, rap', 'united states'],
['', '', 'spain'],
['jimi hendrix, john lennon', 'rock', ''],
['spirit', '', 'united states'],
['', 'latin', 'united states'],
['', '', ''],
['speak', '', 'mexico, united states']],
columns=['Musician', 'Genre', 'Country'])
Musician Genre Country
1 NaN mariachi mexico, united states
2 NaN jazz, rap united states
3 NaN NaN spain
4 jimi hendrix, john lennon rock NaN
5 spirit NaN united states
6 NaN latin united states
7 NaN NaN NaN
8 speak NaN mexico, united states
如何将列拆分为 n 列，每列仅包含一个变量？
例如：
Musician Musician2 Genre Genre2 Country Country2
1 NaN NaN mariachi NaN mexico united states
2 NaN NaN jazz rap united states NaN
3 NaN NaN NaN NaN spain NaN
4 jimi hendrix john lennon rock NaN NaN NaN
5 spirit NaN NaN NaN united states NaN
6 NaN NaN latin NaN united states NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 speak NaN NaN NaN mexico united states
我想你可以使用 list comprehension 和 str.split and concat, then remove Multiindex in columns by map and join and last replace 全空 strings 和 None 到 NaN:
cols = ['Musician','Genre','Country']
df = pd.concat([df[x].str.split(',', expand=True) for x in cols], axis=1, keys=df.columns)
df.columns = df.columns.map(lambda x: '_'.join((x[0], str(x[1]))))
df = df.replace({'':np.nan, None:np.nan})
print (df)
Musician_0 Musician_1 Genre_0 Genre_1 Country_0 Country_1
0 NaN NaN mariachi NaN mexico united states
1 NaN NaN jazz rap united states NaN
2 NaN NaN NaN NaN spain NaN
3 jimi hendrix john lennon rock NaN NaN NaN
4 spirit NaN NaN NaN united states NaN
5 NaN NaN latin NaN united states NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 speak NaN NaN NaN mexico united states
如果在 DataFrames 中还有其他列：
df = pd.DataFrame([['', 'mariachi', 'mexico, united states',5],
['', 'jazz, rap', 'united states',8],
['', '', 'spain',8],
['jimi hendrix, john lennon', 'rock', '',1],
['spirit', '', 'united states',7],
['', 'latin', 'united states',1],
['', '', '',0],
['speak', '', 'mexico, united states',3]],
columns=['Musician', 'Genre', 'Country', 'Val'])
print (df)
Musician Genre Country Val
0 mariachi mexico, united states 5
1 jazz, rap united states 8
2 spain 8
3 jimi hendrix, john lennon rock 1
4 spirit united states 7
5 latin united states 1
6 0
7 speak mexico, united states 3
最后你可以 concat 列，它们没有拆分：
cols = ['Musician','Genre','Country']
df1 = pd.concat([df[x].str.split(',', expand=True) for x in cols], axis=1, keys=df.columns)
df1.columns = df1.columns.map(lambda x: '_'.join((x[0], str(x[1]))))
df1 = df1.replace({'':np.nan, None:np.nan})
print (df1)
Musician_0 Musician_1 Genre_0 Genre_1 Country_0 Country_1
0 NaN NaN mariachi NaN mexico united states
1 NaN NaN jazz rap united states NaN
2 NaN NaN NaN NaN spain NaN
3 jimi hendrix john lennon rock NaN NaN NaN
4 spirit NaN NaN NaN united states NaN
5 NaN NaN latin NaN united states NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 speak NaN NaN NaN mexico united states
df2 = pd.concat([df1, df.drop(cols, axis=1)],axis=1)
print (df2)
Musician_0 Musician_1 Genre_0 Genre_1 Country_0 \
0 NaN NaN mariachi NaN mexico
1 NaN NaN jazz rap united states
2 NaN NaN NaN NaN spain
3 jimi hendrix john lennon rock NaN NaN
4 spirit NaN NaN NaN united states
5 NaN NaN latin NaN united states
6 NaN NaN NaN NaN NaN
7 speak NaN NaN NaN mexico
Country_1 Val
0 united states 5
1 NaN 8
2 NaN 8
3 NaN 1
4 NaN 7
5 NaN 1
6 NaN 0
7 united states 3
我有一个 Dataframe，其中某些列中有多个值，总是由 , 分隔。
df = pd.DataFrame([['', 'mariachi', 'mexico, united states'],
['', 'jazz, rap', 'united states'],
['', '', 'spain'],
['jimi hendrix, john lennon', 'rock', ''],
['spirit', '', 'united states'],
['', 'latin', 'united states'],
['', '', ''],
['speak', '', 'mexico, united states']],
columns=['Musician', 'Genre', 'Country'])
Musician Genre Country
1 NaN mariachi mexico, united states
2 NaN jazz, rap united states
3 NaN NaN spain
4 jimi hendrix, john lennon rock NaN
5 spirit NaN united states
6 NaN latin united states
7 NaN NaN NaN
8 speak NaN mexico, united states
如何将列拆分为 n 列，每列仅包含一个变量？
例如：
Musician Musician2 Genre Genre2 Country Country2
1 NaN NaN mariachi NaN mexico united states
2 NaN NaN jazz rap united states NaN
3 NaN NaN NaN NaN spain NaN
4 jimi hendrix john lennon rock NaN NaN NaN
5 spirit NaN NaN NaN united states NaN
6 NaN NaN latin NaN united states NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 speak NaN NaN NaN mexico united states
我想你可以使用 list comprehension 和 str.split and concat, then remove Multiindex in columns by map and join and last replace 全空 strings 和 None 到 NaN:
cols = ['Musician','Genre','Country']
df = pd.concat([df[x].str.split(',', expand=True) for x in cols], axis=1, keys=df.columns)
df.columns = df.columns.map(lambda x: '_'.join((x[0], str(x[1]))))
df = df.replace({'':np.nan, None:np.nan})
print (df)
Musician_0 Musician_1 Genre_0 Genre_1 Country_0 Country_1
0 NaN NaN mariachi NaN mexico united states
1 NaN NaN jazz rap united states NaN
2 NaN NaN NaN NaN spain NaN
3 jimi hendrix john lennon rock NaN NaN NaN
4 spirit NaN NaN NaN united states NaN
5 NaN NaN latin NaN united states NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 speak NaN NaN NaN mexico united states
如果在 DataFrames 中还有其他列：
df = pd.DataFrame([['', 'mariachi', 'mexico, united states',5],
['', 'jazz, rap', 'united states',8],
['', '', 'spain',8],
['jimi hendrix, john lennon', 'rock', '',1],
['spirit', '', 'united states',7],
['', 'latin', 'united states',1],
['', '', '',0],
['speak', '', 'mexico, united states',3]],
columns=['Musician', 'Genre', 'Country', 'Val'])
print (df)
Musician Genre Country Val
0 mariachi mexico, united states 5
1 jazz, rap united states 8
2 spain 8
3 jimi hendrix, john lennon rock 1
4 spirit united states 7
5 latin united states 1
6 0
7 speak mexico, united states 3
最后你可以 concat 列，它们没有拆分：
cols = ['Musician','Genre','Country']
df1 = pd.concat([df[x].str.split(',', expand=True) for x in cols], axis=1, keys=df.columns)
df1.columns = df1.columns.map(lambda x: '_'.join((x[0], str(x[1]))))
df1 = df1.replace({'':np.nan, None:np.nan})
print (df1)
Musician_0 Musician_1 Genre_0 Genre_1 Country_0 Country_1
0 NaN NaN mariachi NaN mexico united states
1 NaN NaN jazz rap united states NaN
2 NaN NaN NaN NaN spain NaN
3 jimi hendrix john lennon rock NaN NaN NaN
4 spirit NaN NaN NaN united states NaN
5 NaN NaN latin NaN united states NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 speak NaN NaN NaN mexico united states
df2 = pd.concat([df1, df.drop(cols, axis=1)],axis=1)
print (df2)
Musician_0 Musician_1 Genre_0 Genre_1 Country_0 \
0 NaN NaN mariachi NaN mexico
1 NaN NaN jazz rap united states
2 NaN NaN NaN NaN spain
3 jimi hendrix john lennon rock NaN NaN
4 spirit NaN NaN NaN united states
5 NaN NaN latin NaN united states
6 NaN NaN NaN NaN NaN
7 speak NaN NaN NaN mexico
Country_1 Val
0 united states 5
1 NaN 8
2 NaN 8
3 NaN 1
4 NaN 7
5 NaN 1
6 NaN 0
7 united states 3