本文档旨在提供一种高效的方法，用于在 Pandas DataFrame 中动态分割多个列，这些列共享相同分隔符。通过循环遍历需要分割的列，并结合 Pandas 的字符串分割和重命名功能，我们可以避免手动指定每个分割操作，从而简化代码并提高可维护性。本文将提供详细的代码示例和解释，帮助你轻松实现这一目标。
动态分割 DataFrame 列
在数据处理过程中，经常会遇到需要按照特定分隔符分割 DataFrame 中的多个列的情况。如果手动为每一列编写分割代码，将会非常繁琐且容易出错。本文将介绍一种更优雅的解决方案，通过循环遍历需要分割的列，实现动态分割。
核心思路：
- 定义目标列： 首先，创建一个包含需要分割的列名的列表。
- 循环分割： 遍历目标列列表，对每一列使用 str.split() 方法按照指定分隔符进行分割，并将结果扩展为新的列。
- 重命名列： 为了方便后续使用，对分割后的新列进行重命名，使其具有清晰的命名规范。
- 合并结果： 将分割后的列与原始 DataFrame 中未分割的列进行合并，得到最终结果。
代码示例：
import pandas as pd
# 示例数据
data = {
'DATE': ['2023-11-21', '2023-11-21', '2023-11-21', '2023-11-21', '2023-11-21'],
'TALK_TIME': [None, '00:04:16', None, '00:24:30', '00:04:08'],
'CONSULT_TIME': ['05:10', None, None, None, None]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 需要分割的列名列表
cols_to_split = ['TALK_TIME', 'CONSULT_TIME']
# 使用列表推导式和循环进行动态分割
split_data = [df[col].str.split(':', expand=True).rename(columns=lambda x: f'{col}_{x+1}') for col in cols_to_split]
# 将原始DataFrame中不需要分割的列与其他分割后的列拼接在一起
out = pd.concat([df.drop(columns=cols_to_split)] + split_data, axis=1)
print(out)代码解释：
- cols_to_split = ['TALK_TIME', 'CONSULT_TIME']: 定义需要分割的列名列表。
- df[col].str.split(':', expand=True): 对指定的列 col 使用 str.split(':') 方法，以冒号 : 作为分隔符进行分割。expand=True 参数将分割后的结果扩展为新的列。
- .rename(columns=lambda x: f'{col}_{x+1}'): 使用 rename() 方法重命名分割后的列。lambda x: f'{col}_{x+1} 是一个匿名函数，用于生成新的列名，格式为 原始列名_序号 (序号从1开始)。
- [df.drop(columns=cols_to_split)] + split_data: 创建一个列表，包含原始 DataFrame (去除需要分割的列) 和所有分割后的 DataFrame。
- pd.concat(..., axis=1): 使用 pd.concat() 函数将列表中的 DataFrame 按照列 ( axis=1 ) 进行拼接。
输出结果：
DATE TALK_TIME_1 TALK_TIME_2 TALK_TIME_3 CONSULT_TIME_1 CONSULT_TIME_2 0 2023-11-21 NaN NaN NaN 05 10 1 2023-11-21 00 04 16 NaN NaN 2 2023-11-21 NaN NaN NaN NaN NaN 3 2023-11-21 00 24 30 NaN NaN 4 2023-11-21 00 04 08 NaN NaN
注意事项：
- 确保所有需要分割的列都存在于 DataFrame 中。
- 根据实际情况修改分隔符。
- 可以根据需要自定义列名重命名的规则。
- 如果某些列包含缺失值 (NaN)，str.split() 方法会正确处理，并在分割后的列中填充 NaN。
总结：
本文介绍了一种使用 Pandas 动态分割 DataFrame 列的方法。通过循环遍历需要分割的列，并结合 str.split() 和 rename() 方法，可以高效地处理多个列的分割任务。这种方法不仅简化了代码，还提高了代码的可维护性和可扩展性。希望本文能够帮助你更好地处理 Pandas DataFrame 中的数据。
