在pandas DataFrame中使用regex将一个字符串分割成若干列

在pandas中，使用正则表达式可以很方便地将一个字符串分割成若干列，具体步骤如下：

1. 读取需要处理的数据：可以使用pd.read_csv()方法读取数据，如果数据是从其他地方获取的，需要将数据转换成pandas DataFrame格式。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 定义正则表达式：定义一个正则表达式来匹配需要分割的字符串，以及需要分割的方式。

例如：需要将一个以“-”分割的字符串“AAA-BBB-CCC”分割成三列，可以定义正则表达式为“-”，表示以“-”为分隔符分割字符串。

import re
pattern = '-'

1. 使用正则表达式进行分割：使用pandas的str.split()方法来进行分割操作，其中参数“pat”表示需要匹配的正则表达式。

df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['string'].str.split(pat=pattern, expand=True)

其中，"col1"、"col2"、"col3"表示新创建的三列，"string"表示待分割的字符串所在的列名，"expand=True"表示将分隔后的结果展开成若干列。

例如，对以下数据进行分割：

id	string
1	AAA-BBB-CCC
2	DDD-EEE-FFF

代码如下所示：

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'string': ['AAA-BBB-CCC', 'DDD-EEE-FFF']})
pattern = '-'
df[['col1', 'col2', 'col3']] = df['string'].str.split(pat=pattern, expand=True)

print(df)

输出结果如下：

   id        string col1 col2 col3
0   1   AAA-BBB-CCC  AAA  BBB  CCC
1   2   DDD-EEE-FFF  DDD  EEE  FFF

1. 处理分割后的结果：根据需要可以对分割后的结果进行进一步处理。

例如，可以将分割后的结果转换成数字类型：

df[['col1', 'col2', 'col3']] = df[['col1', 'col2', 'col3']].astype(int)

以上就是在pandas DataFrame中使用正则表达式将一个字符串分割成若干列的完整攻略，希望能够对你有所帮助。