如何将dataframe字符串列拆分为多个列？

Question

我有一个熊猫数据框。此数据帧由一列组成。我想根据“&；”解析此列签名并将数据添加到“=”号右侧，作为新列。例子如下

我拥有的数据帧

                               tags
0                 letter1=A&letter2=B&letter3=C
1                 letter1=D&letter2=E&letter3=F
2                 letter1=G&letter2=H&letter3=I
3                 letter1=J&letter2=K&letter3=L
4                 letter1=M&letter2=N&letter3=O
5                 letter1=P&letter2=R&letter3=S
.                  .
.                  .

我要转换的数据帧

     letter1    letter2   letter3
0      A           B         C
1      D           E         F
2      G           H         I
3      J           K         L
4      M           N         O
.
.

我试图用这个代码片段做些什么

columnname= df["tags"][0].split("&")[i].split("=")[0]
value =df["tags"][0].split("&")[i].split("=")[1]

但我不确定如何在整个数据帧中实现这一点。我正在寻找一种更快、更稳定的方法

提前感谢,

Answer 1

使用&通过str.split拆分为单独的列：

step1 = df.tags.str.split("&", expand=True)

从step1的第一行获取新列：

new_columns = step1.loc[0, :].str[:-2].array

去掉每列中的letter1=前缀，将new_columns设置为标题：

step1.set_axis(new_columns, axis='columns').transform(lambda col: col.str[-1])

  letter1 letter2 letter3
0       A       B       C
1       D       E       F
2       G       H       I
3       J       K       L
4       M       N       O
5       P       R       S

Answer 2

d=list(df["tags"])
r={}
for i in d:                                            
    for ele in i.split("&"):                           
        if ele.split("=")[0] in r.keys():              
            r[ele.split("=")[0]].append(ele.split("=")[1])
        else:
            r[ele.split("=")[0]]=[]
            r[ele.split("=")[0]].append(ele.split("=")[1])

df = pd.DataFrame({i:pd.Series(r[i]) for i in r})
print (df)

Answer 3

这样做

import pandas as pd

tags = [
    "letter1=A&letter2=B&letter3=C",
    "letter1=D&letter2=E&letter3=F",
    "letter1=G&letter2=H&letter3=I",
    "letter1=J&letter2=K&letter3=L",
    "letter1=M&letter2=N&letter3=O",
    "letter1=P&letter2=R&letter3=S"
]
df = pd.DataFrame({"tags": tags})

df["letter1"] = df["tags"].apply(lambda x: x.split("&")[0].split("=")[-1])
df["letter2"] = df["tags"].apply(lambda x: x.split("&")[1].split("=")[-1])
df["letter3"] = df["tags"].apply(lambda x: x.split("&")[2].split("=")[-1])
df = df[["letter1", "letter2", "letter3"]]
df