<p>对于任何想找到答案的人来说,我在执行另一篇文章中找到的代码时得到了想要的结果。将发布该家伙的姓名以表彰他,但这基本上允许我编辑函数并通过apply函数获取在不同列中创建的数据:</p>
<pre><code>def get_item(data):
value = data #create new columns using variables
AnotherNewfield = 'y'
return pd.Series(value),pd.Series(AnotherNewfield)
>>> df['B'], df['C'] = zip(*df['A'].apply(get_item))
>>> df
A B C
a adam (adam,) (y,)
b ed (ed,) (y,)
c dra (dra,) (y,)
d dave (dave,) (y,)
e sed (sed,) (y,)
f mike (mike,) (y,)
>>>
</code></pre>
<p>它带来的唯一问题是-括号和逗号与数据一起出现。我打算在函数之外的代码中去掉它。也许这个</p>
<pre><code>>>> df['B'] = df['B'].apply(lambda x: re.sub(r"[^a-zA-Z0-9-]+", ' ', str(x)))
>>> df
A B C
a adam adam (y,)
b ed ed (y,)
c dra dra (y,)
d dave dave (y,)
e sed sed (y,)
f mike mike (y,)
>>> df['C'] = df['C'].apply(lambda x: re.sub(r"[^a-zA-Z0-9-]+", ' ', str(x)))
>>> df
A B C
a adam adam y
b ed ed y
c dra dra y
d dave dave y
e sed sed y
f mike mike y
</code></pre>