如何使用 Pandas 和 Python 將一列中的文字拆分為多行？

將列中的文字拆分為多行

處理大型CSV 檔案時，可能需要拆分特定列中的文字多行。 Pandas 和 Python 提供了完成此任務的有效方法。

使用Pandas

1. 以空格分割：

   df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack()

   依空格分割：

2. 依空格分割“Seatblocks”列中的每一行，並為每個結果字串建立一個新列。

   df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(lambda x: Series(x.split(':')))

   以冒號分割：

這將進一步用冒號分割新列中的每個字串，為每個冒號分隔的字串建立多個列。

範例

CustNum	CustomerName	ItemQty	Item	Seatblocks	ItemExt
32363	McCartney, Paul	3	F04	2:218:10:4,6	60
31316	Lennon, John	25	F01	1:13:36:1,12 1:13:37:1,13	300

考慮這個CSV 檔案：

CustNum	CustomerName	ItemQty	Item	Seatblocks1	Seatblocks2	Seatblocks3	Seatblocks4	ItemExt
32363	McCartney, Paul	3	F04	2	218	10	4,6	60
31316	Lennon, John	25	F01	1	13	36	1,12	300
31316	Lennon, John	25	F01	1	13	37	1,13	300

使用上述方法，可以將'Seatblocks' 列拆開分為多行：

結論利用Pandas 的分割和堆疊操作，可以有效地將一列中的文字資料重組為多行，從而實現進一步的分析和操作。

以上是如何使用 Pandas 和 Python 將一列中的文字拆分為多行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！