如何將Dataframe列分為兩部分並用拆分值替換列

Question

如何將數據框列拆分為兩部分，以便稍后將數據框列中的值替換為拆分后的值。 例如，我有一個數據框，如：

col1       col2
"abc"      "A, BC"
"def"      "AX, Z"
"pqr"      "P, R"
"xyz"      "X, YZ"

我想先提取值，然后用提取的值替換該單元格。 因此，輸出應如下所示：

col1   col2
abc    A
def    AX
pqr    P
xyz    X

我正在嘗試這樣做：

df['col2'].apply(lambda x: x.split(',')[0])

但這給了我錯誤。 請提出如何獲得所需的輸出的建議。

Answer 1

在這種情況下，您可以使用將使用矢量化函數的pandas的str方法。 apply速度也將更快。

df.col2 = df.col2.str.split(', ').str[0]

>>> df
Out[]:
  col1 col2
0  abc    A
1  def   AX
2  pqr    P
3  xyz    X

要在包含字符串的Series上使用此函數，應在任何函數之前調用str屬性。 有關更多詳細信息，請參見文檔 。

在上述解決方案中，請注意替換了split的.str.split(', ') 。 和.str[0]允許切片拆分結果，而僅使用.str.split(', ')[0]將獲得Series索引0。