python dataframe使用split分割字符串

Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)

其中，pat是字符串或正则表达式，
n是一个整数数字，默认为-1。为0或-1时即为最大次数的分割。其他数值因数值而定。
expand为布尔类型，表示分割后是否转换为DataFrame。默认为False表示不转换。

原始数据：

import pandas as pd

#pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
address = ['重庆 重庆市 南岸区 ',
           '江苏省 苏州市 吴江区 吴江经济技术开发区亨通路',
           '江苏省 苏州市 园区 苏州市工业园区唯亭镇阳澄湖大道维纳阳光花园', 
           '上海 上海市 松江区',
           '山东省 青岛市 市北区']
df = pd.DataFrame()
df['address'] = address
print("原数据:\n", df, '\n')

out：

原数据:
                             address
0                       重庆 重庆市 南岸区 
1          江苏省 苏州市 吴江区 吴江经济技术开发区亨通路
2  江苏省 苏州市 园区 苏州市工业园区唯亭镇阳澄湖大道维纳阳光花园
3                        上海 上海市 松江区
4                       山东省 青岛市 市北区

将数据按空格切割，分为省、市、区、具体地址再插入到df中：

#使用split进行分割，返回df数据
df1 = df['address'].str.split(' ', expand=True)
#设置df1的列名
df1.columns =['省', '市', '区', '具体地址']
print(df1)

out:

     省    市    区                   具体地址
0   重庆  重庆市  南岸区                       
1  江苏省  苏州市  吴江区           吴江经济技术开发区亨通路
2  江苏省  苏州市   园区  苏州市工业园区唯亭镇阳澄湖大道维纳阳光花园
3   上海  上海市  松江区                   None
4  山东省  青岛市  市北区                   None

---

使用join与split：

df1 = df.join(df['address'].str.split(' ', expand=True))
df1 = df1.drop('address', axis=1)
df1.columns = ['省','市','区','具体地址']
print(df1)

out:

     省    市    区                   具体地址
0   重庆  重庆市  南岸区                       
1  江苏省  苏州市  吴江区           吴江经济技术开发区亨通路
2  江苏省  苏州市   园区  苏州市工业园区唯亭镇阳澄湖大道维纳阳光花园
3   上海  上海市  松江区                   None
4  山东省  青岛市  市北区                   None