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在Python的pandas庫中，str.split()函數(shù)是一個常用的字符串處理函數(shù)，它可以將一個字符串按照指定的分隔符進行分割，并返回一個包含分割后子字符串的列表，這個函數(shù)非常有用，尤其是在處理文本數(shù)據(jù)時。
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假設(shè)我們有一個包含地址信息的DataFrame，其中一列名為"Address"，我們想要提取出每個地址中的城市和州信息，我們可以使用str.split()函數(shù)來實現(xiàn)這個目標(biāo)。
我們需要導(dǎo)入pandas庫：
import pandas as pd
接下來，我們創(chuàng)建一個包含地址信息的DataFrame：
data = {'Address': ['123 Main St, Anytown, CA', '456 Elm St, Othertown, NY', '789 Oak St, Sometown, TX']}
df = pd.DataFrame(data)
現(xiàn)在，我們可以使用str.split()函數(shù)來分割地址列：
df['Address'] = df['Address'].str.split(', ')
這將返回一個新的DataFrame，quot;Address"列被分割為一個包含子字符串的列表。
0 [123 Main St] [Anytown] [CA] 1 [456 Elm St] [Othertown] [NY] 2 [789 Oak St] [Sometown] [TX] Name: Address, dtype: object
接下來，我們可以通過索引來提取出城市和州信息，由于我們已經(jīng)知道地址的格式，我們可以確定城市和州信息分別位于分割后的列表的第1個和第2個元素（索引為0和1）：
df['City'] = df['Address'].str[0].str.strip() df['State'] = df['Address'].str[1].str.strip()
這將返回一個新的DataFrame，其中包含了城市和州信息：
Address City State
0 123 Main St Anytown CA
1 456 Elm St Othertown NY
2 789 Oak St Sometown TX
我們可以刪除原始的"Address"列，因為我們已經(jīng)提取了所需的信息：
df = df.drop('Address', axis=1)
現(xiàn)在，我們已經(jīng)成功地使用str.split()函數(shù)提取了DataFrame中的城市和州信息，這種方法非常適用于處理包含分隔符的文本數(shù)據(jù)，可以大大簡化數(shù)據(jù)處理過程。
本文名稱：pandas.str.split后取某一部分?jǐn)?shù)據(jù)
文章出自：http://www.5511xx.com/article/dpeohsg.html
