python两列字符串合并_python数据框 - 将字符串列拆分为两列(python data frames - splitting string column into two columns)...

python数据框 - 将字符串列拆分为两列(python data frames - splitting string column into two columns)

我正在玩Whatsapp的历史聊天。 我想将消息列拆分为两列 - 时间和消息。

为了用分隔符“ - ”拆分两个，我尝试了：

history['message'] = pd.DataFrame([line.split(" - ",1) for line in history['message']])

但历史['消息']成为时间。

我不明白为什么，因为line.split（“ - ”，1）假设最多给出2个元素的列表。

I'm playing with Whatsapp's history chat. I want to split the message column into two columns - time and message.

In order to split the two with the delimiter " - " I tried:

history['message'] = pd.DataFrame([line.split(" - ",1) for line in history['message']])

But history['message'] becomes the time only.

I don't understand why, because the line.split(" - ", 1) supposes to give a list of 2 elements at most.

原文：https://stackoverflow.com/questions/46347100

2019-12-10 04:15

满意答案

我认为你需要str.split和expand=True来返回DataFrame ：

history = pd.DataFrame({'message':['a - b','c - d - r']})

history[['a','b']] = history['message'].str.split(' - ', n=1, expand=True)

print (history)

message a b

0 a - b a b

1 c - d - r c d - r

如果没有NaNs使用：

history[['a','b']] = pd.DataFrame([line.split(" - ", 1) for line in history['message']])

对我来说，返回错误：

history['a'] = pd.DataFrame([line.split(" - ", 1) for line in history['message']])

print (history)

ValueError：传递的项目数量错误2，位置意味着1

因此，如果你工作，尝试检查分隔符，因为它似乎没有split ：

样品：

history['a'] = history['message'].str.split('^', n=1, expand=True)

print (history)

message a

0 a - b a - b

1 c - d - r c - d - r

I think you need str.split with expand=True for return DataFrame:

history = pd.DataFrame({'message':['a - b','c - d - r']})

history[['a','b']] = history['message'].str.split(' - ', n=1, expand=True)

print (history)

message a b

0 a - b a b

1 c - d - r c d - r

If no NaNs use:

history[['a','b']] = pd.DataFrame([line.split(" - ", 1) for line in history['message']])

For me return error:

history['a'] = pd.DataFrame([line.split(" - ", 1) for line in history['message']])

print (history)

ValueError: Wrong number of items passed 2, placement implies 1

So if for you it working, try check separator, because it seems there is no split:

Sample:

history['a'] = history['message'].str.split('^', n=1, expand=True)

print (history)

message a

0 a - b a - b

1 c - d - r c - d - r

2017-09-21

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尝试这个。 你也必须施放i.Answer。 ;WITH SplitValues (ID, OriginalValue, SplitValue, Level)

AS

(

SELECT 'RN110455', cast('very satisfied very satisfied very satisfied very satisfied very satisfied' as varchar(max))

, CAST('' AS VARCHAR(MAX)), 0

UNIO...

你可以使用strsplit 。 将空字符串作为分隔符传递会导致每个字母分割。 a <- c("A1", "B1", "C2", "D5", "R3")

strsplit(a, "")

[[1]]

[1] "A" "1"

[[2]]

[1] "B" "1"

[[3]]

[1] "C" "2"

[[4]]

[1] "D" "5"

[[5]]

[1] "R" "3"

如果你想把它放在一个矩阵中 > do.call(rbind, strsplit(a, ""))

[,1] [,2]...

假设您的第二列不包含任何空格，我们可以搜索最后一个空格的位置，然后在那里拆分： SELECT Klubs,

substr(Klubs, 1, char_length(Klubs) - instr(reverse(Klubs),' ')) as Region,

substr(Klubs, char_length(Klubs) - instr(reverse(Klubs),' ')+2) as Club

FROM ML;

我用instr搜索空格，为了反过来我首先在字符串上使用reverse函数...

我认为你需要str.split和expand=True来返回DataFrame ： history = pd.DataFrame({'message':['a - b','c - d - r']})

history[['a','b']] = history['message'].str.split(' - ', n=1, expand=True)

print (history)

message a b

0 a - b a b

1 c - d - r ...

我创建了一个测试代码，打印出你想要的东西。 我们的想法是使用str的numpy矩阵来存储值。 矩阵充满了“NA”，因此它们将在最后。 比这个技巧使用广播来复制所需位置的值。 通过连接和删除不需要的列来完成整个数据框。 代码迭代字典的键。 我假设您正在使用pandas数据帧，并且加载的二进制值被解释为object s。 代码的第一部分是构造数据帧字典的头。 import pandas as pd

import numpy as np

## Lets call it "header"

from i...

您可以正确指定目标列： library(tidyr)

separate(DF, V1, paste0("X",1:8), sep="-")

这使： X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

1 Place1 Place2 Place2 Place4 Place2 Place3 Place5

2 Place7 Place7 Place7 Place7 Place7 Place7 Place7 Place7

3 ...

这是一个使用字典理解然后是pd.concat解决方案： str1 = ';src=4457426;type=be_salec;cat=be_thnky;qty=1;cost=60.00;ord=50608803;gtm=G64;gcldc=*;gclaw=*;gac=UA-32723457-1:*;u1=men;u2=schoenen;u3=none;u5=VA38G1NRI;u6=80;u7=0;u8=1;u9=EUR;u10=be;u11=Suede Old Skool Shoes;u12=c...

将这些数据拆分成单独的列是一个非常好的开始（昏迷分离的值是异端）。 但是，“可变数量的属性”通常应该被建模为一对多关系 。 CREATE TABLE main_entity (

id INT PRIMARY KEY,

other_fields INT

);

CREATE TABLE entity_properties (

main_entity_id INT PRIMARY KEY,

property_value INT,

FOREIGN KEY (main_entity_i...

所有“排列良好”的列是固定宽度数据的典型特征。 为了这个答案，我把你的三行数据和一行标题信息写到一个名为“x”的临时文件中。 对于实际使用，将“x”替换为文件名/路径，就像通常与read.delim使用。 这是示例数据： x <- tempfile()

cat("Name Country Age\nJohn,Smith United Kingdom 20\nWashington,George USA ...

一种可能的解决方 我不完全确定你想要用字符串中的'x'做什么，我把它们保存在连接键中，但是通过将\\1\\2更改为\\1你只保留第一个字母。 a <- data.frame(

Name = paste0(".", c("tony", "tom", "foo", "bar", "foobar"), ".x.rds"),

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)

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