Python 3.x 将列中的多个值拆分为单独的列

我有一个带有列的dataframe，其中包含两个不同的列值及其名称，如下所示：

如何将其转换为单独的列

到目前为止，我尝试了以下几点：

使用

df[col].apply（pd.Series）

-因为列中的数据不是字典格式，所以它不起作用

尝试用分号（

“；”

）分隔列，但这不是一个好主意，因为根据响应，给定的数据帧可能有n个列 编辑： 纯文本格式的数据：

d = {'ClusterName': ['Date:20191010;Bucket:All','Date:20191010;Bucket:some','Date:20191010;Bucket:All']}

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所以。。也许像这样

设置数据框

d = {'ClusterName': ['Date:20191010;Bucket:All','Date:20191010;Bucket:some','Date:20191010;Bucket:All']}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

通过冒号和分号分隔的数据帧进行解析

ls = []
for index, row in df.iterrows():
    splits = row['ClusterName'].split(';')

    print(splits[0].split(':')[1],splits[1].split(':')[1])

    ls.append([splits[0].split(':')[1],splits[1].split(':')[1]])


df = pd.DataFrame(ls, columns =['Date', 'Bucket'])

那么：

df2 = (df["ClusterName"]
       .str.replace("Date:", "")
       .str.replace("Bucket:", "")
       .str.split(";", expand=True))
df2.columns = ["Date", "Bucket"]

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编辑：

没有硬编码的变量名，这里有一个快速的黑客。您可以对其进行清理（并生成不那么愚蠢的变量名）：

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你能把数据以文本的形式发布以便使用吗？因此，我们最好使用

pd.from_clipboard（）

重新创建数据帧。您是否尝试过在数据透视表后面加上类似

或
melt
的内容？它按预期工作。关于我的观点#2。有没有办法对n个列自动执行此操作？响应携带压缩在单个列“ClusterName”中的变量列。我猜，数一数“ClusterName”中打包的属性数，然后使用您的方法将它们解包。拆分（“：”）[0]将生成列名，[1]将生成值。这同样有效，但正如我所说的，由于动态服务器响应，我希望自动执行此操作。我不需要硬编码任何列名，而是依靠拆分和定义：

上再次拆分以提取列名。。。

df_temp = df.ClusterName.str.split(";", expand=True)
cols = []
for col in df_temp:
    df_temptemp = df_temp[col].str.split(":", expand=True)
    df_temp[col] = df_temptemp[1]
    cols.append(df_temptemp.iloc[0, 0])
df_temp.columns = cols