Pandas：以 Pythonic 的方式分割字符串

Question

我有一个如下所示的熊猫系列date ：

date       | ...
09.01.2000 |
02.02.2000 |
...

格式为 DD-MM-YYYY。 我想将它们分成三列日、月和年。 我试过：

col = date["date"].str.split(".", expand = True)
date["day"] = col[0]
date["month"] = col[1]
...

这很不方便，所以有更pythonic的方式吗？ 我也试过 pd.to_datetime 但这不是捷径。

Answer 1

您可以在一行中进行多个列分配：

df[['day', 'month', 'year']] = df['date'].str.split('.', expand=True)

---

         date day month  year
0  09.01.2000  09    01  2000
1  02.02.2000  02    02  2000

Answer 2

一种选择是使用单个分配：

date['date'], date['month'] = col

这假设split()返回一个包含两个元素的列表。

Answer 3

你可以做这样的事情。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date':['09.01.2000', '02.02.2000']})

df['mon'],df['day'],df['year'] = zip(*df['date'].str.split('.'))
print (df)

它将为您提供以下数据框。 如果您不想要df['date'] ，则可以使用 drop() 函数删除该列。

         date mon day  year
0  09.01.2000  09  01  2000
1  02.02.2000  02  02  2000