Python Pandas Series.str.partition()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas str.partition()的工作方式类似str.split()。它不会在每次出现分隔符/定界符时都拆分字符串，而是拆分字符串仅在第一次出现时。在split函数中，分隔符不存储在任何地方，只有周围的文本存储在新的列表/ DataFrame 中。但是在str.partition() 方法中，分隔符也被存储。

每次都必须在.str前面加上前缀，才能调用此方法以区别于Python的默认函数，否则，它将引发错误。

用法：Series.str.partition(pat=’ ‘, expand=True)

参数：

pat:字符串值，分隔符或定界符，用于分隔字符串。默认值为“”(空格)
expand:布尔值，如果为True，则在不同的列中返回具有不同值的 DataFrame 。否则，它返回带有字符串列表的系列。默认值为True。

返回类型：列表或 DataFrame 的系列取决于展开参数

要下载代码中使用的CSV，请点击此处。

在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些员工的数据。下面是任何操作之前的数据帧图像。

范例1：将字符串拆分为列表

在此示例中，“名称”列在第一次出现“，”时被拆分。 expand参数保留为False，以将其扩展为列表而不是 DataFrame 。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/chicago.csv") 
  
# removing null values if any to avoid errors 
data.dropna(how ='all', inplace = True) 
  
# displaying top 5 rows of data 
data.head() 
  
# splitting at ', ' into list 
data["Name"]= data["Name"].str.partition(", ", False) 
  
# display 
data

输出：
如输出图像所示，“名称”列在首次出现“，”时被拆分为列表。可以看出，“，”也存储为list的单独元素。

注意：不要混淆列表中的两个逗号，一个是元素，另一个是元素分隔符。

范例2：将字符串拆分为 DataFrame

在此示例中，名字和姓氏与“名称”列分开，并存储在 DataFrame 中的单独列中。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
  
# making data frame 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/chicago.csv") 
  
# removing null values if any to avoid errors 
data.dropna(how ='all', inplace = True) 
  
# displaying top 5 rows of data 
data.head() 
  
# splitting at ', ' into Data frame 
new = data["Name"].str.partition(", ", True) 
  
# making seperate first name column from new data frame 
data["First Name"]= new[2] 
   
# making seperate last name column from new data frame 
data["Last Name"]= new[0] 
   
# Dropping old Name columns 
data.drop(columns =["Name"], inplace = True) 
   
# df display 
data

输出：
如输出图像中所示，“名称”列被分为一个具有3列的数据帧(逗号前为字符串，逗号后为字符串)。之后，该 DataFrame 用于在同一 DataFrame 中创建新列。使用.drop()方法删除了“旧名称”列。

新 DataFrame

具有添加列的 DataFrame -

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注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.str.partition()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。