dataframe 字符串切割
问题：
现在手中有一表格，其中一列数据长成下列格式：三个元素挤在一个单元格中，现在需要把这三个元素进行分隔开，生成新的三列，该如何办？
前面介绍了str.split()方法和re.split()方法，利用这两个方法任意一种方法，结合其他的方法，也可以完成工作，但是比较麻烦，具体的实现方式见文末。
这里我们利用pandas的Series.str.split()方法可以很方便的实现。前面文章介绍了Python的内置方法str.split()和 re库中的re.split()方法，现在来介绍一下pandas.Series.str.split()，通过该方法来实现类似于Excel中的分列动作。
在pandas.Series.str.split()方法其实调用了python的内置方法str.split()和re.spilt()：
从源代码中我们可以看到，pandas的str.split()方法确实调用了Python内置方法str.split()与re.split()方法，如果掌握了前两种方法，那pandas的split()方法也就不在话下了。
pandas.Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)的参数如下：
- pat：string 或者 正则表达式，若为空，则为连续的空格，包括（换行符、空格、制表符）
- n：默认值为-1，若为None, 0 都会被修改成-1（从上图中的源码也能看出来），即能分割多少次就分割多少次，与str.split()的n=-1，re.split()的maxsplit=0一致；
- expand：决定了分割后的结果是分布在多列（返回DataFrame）还是以列表的形式分布在一列中（返回Series）
参数比较简单，现在我们利用Series.stri.split()方法将下表格中的学生信息进行分割
import pandas as pd
df = pd.Series(['张三 一班 00001', '李四 二班 00002', '王五 三班 00003'])
# 若expand为False，返回Series，只不过将结果以列表的形式存储
result = df.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)
print(result)
要想完成分列动作，需要设置expand（展开的意思）的值为True
df = pd.Series(['张三 一班 00001', '李四 二班 00002', '王五 三班 00003'])
# 若expand为True，返回DataFrame,将分列后的结果存储在不同的列中（完成分列动作）
result = df.str.split(pat=None, n=-1, expand=True).\
rename(columns={0:'姓名', 1:'班级', 2:'学号'})
print(result)
小结：
到目前为止，关于字符串的分割介绍了三个方法，有Python的内置方法str.split()，正则表达式re库的re.split()和pandas.Series.str.split()方法。
- 若分隔符比较简单，如为 空格、换行符、某些特定的字符等等，可以直接用str.split()；
- 若分隔符比较复杂，如有多个不同的分隔符，可以利用re.split()方法会比较简单；
- 若对表格中的字符串进行处理的话，这时可以优先考虑pandas.Series.str.split()。
现在我们使用内置方法sr.split()来实现分列的动作：
df = pd.Series(['张三 一班 00001', '李四 二班 00002', '王五 三班 00003'])
result = pd.DataFrame(list(df.map(lambda x: x.split()), columns=['姓名', '班级','学号'])
print(result)
利用Python内置方法亦可以实现分列动作，但是涉及到的方法有list, map, lambda, DataFrame等等，比较麻烦，如果掌握了Series.str.split() 就可以很方便的实现了