如何將 Dataframe 列中值的最后 3 位拆分為兩個新的數據幀？

Question

df=pd.DataFrame({'col1':[25021,25002,8002,40211,2232,""]})

    col1    
0   25021    
1   25002
2   8002
3   40211
4   2232
5   

我想得到以下內容，不太確定如何根據最后 3 位數字拆分為 col3 以及前面的任何內容為 col1

    col2   col3    
0   25     021       
1   25     002       
2   8      002      
3   40     211       
4   2      232 
5

Answer 1

這是我的方法：

df['col2'] = df['col1'].astype(str).str[-3:]

df['col1'] = df['col1'].astype(str).str[:-3]

Output：

   col1 col2
0    25  021
1    25  002
2     8  002
3    40  211
4     2  232

Answer 2

嘗試這個。

df=pd.DataFrame({'col1':[25021,25002,8002,40211,2232]})
df['col2'] = df['col1'].astype(str).apply(lambda x:x[-3:]).astype(int)
df['col1'] = df['col1'].astype(str).apply(lambda x:x[:-3]).astype(int)

Answer 3

只是對 Pandas 的字符串拆分方法的一種嘗試； 您可以包裝分隔符（在正則表達式中），以便它包含在 output 中：

(df
 .astype(str)
 .col1
 .str.split(r'(\d{3}$)', n=1, expand=True)
 .drop(2,axis=1)
 .set_axis(['col1','col2'],axis='columns')
)

    col1    col2
0    25     021
1    25     002
2    8      002
3    40     211
4    2      232