基于pandas中expand的作用详解

基于pandas中expand的作用详解

1. 什么是expand

expand 是 pandas 库中的函数，该函数用于将序列单独拆分成列或行。

2. expand() 的基本使用方法

expand 函数的基本语法如下：

Series.str.expand(pat=None)

其中 Series 是需要进行拆分的字符串序列，pat 是用于标识分割位置的正则表达式或者特殊的字符串。

如果使用正则表达式，需要使用具有命名组的正则表达式组合，命名组必须对应列名。如果使用特殊字符串，则需要将特殊字符串与字符串序列的某个元素相比较。

3. 拆分为多列示例

下面是一个将序列拆分为多列的示例，具体实现过程如下：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'location': ['Shanghai|Beijing', 'Guangzhou|Shenzhen', 'Chengdu|Chongqing']})

# 将 location 列按 | 拆分成两列, 并命名为 city1 和 city2
data[['city1', 'city2']] = data['location'].str.split('|', expand=True)

运行结果为：

          location       city1       city2
0  Shanghai|Beijing    Shanghai     Beijing
1  Guangzhou|Shenzhen  Guangzhou   Shenzhen
2  Chengdu|Chongqing   Chengdu    Chongqing

4. 拆分为多行示例

同时，expand 函数也可以将序列拆分成行，具体实现过程如下：

# 将 location 按 | 分割，然后将分割后的字符串序列拆分成单独的行
data_new = data['location'].str.split('|', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('city')

# 合并 data 和 data_new，即可得到拆分后的完整 dataframe
data_new = data.join(data_new)
data_new = data_new.reset_index(drop=True)[['city']]

运行结果为：

          city
0     Shanghai
0     Beijing
1     Guangzhou
1     Shenzhen
2     Chengdu
2     Chongqing

综上所述，expand 函数对字符串序列的拆分、转换等操作非常有用。