Python 在多个列中拆分以逗号分隔的值

我有以下数据集

Chr     Position       Name      AD                                 
1       866511          A       13,21
1       881627          A       28,33
2       1599812         B       67,25 

我需要将广告栏分为三栏

[REF，ALT1，ALT2]

。 当每行AD只有两个值时，我仍然需要用NaN值填充ALT2列

如果AD包含具有三个值的行，则以下代码有效

df['REF'], df['ALT1'], df['ALT2'] = df['AD'].str.split(',', 2).str

但是，在某些情况下，对于每一行，数据集在列

AD

中只包含两个值，当我运行同一行时，会收到以下错误消息：

ValueError:没有足够的值来解包（预期3个，得到2个）

---

在这种情况下，我希望第三列仍然是

ALT2

，并用

NaN

值填充它。有什么建议吗？感谢愿意提供帮助的任何人。

您可以将参数

expand

设置为

True

，然后使用以下工具执行此操作：

df['REF'], df['ALT1'], df['ALT2'] = df.AD.str.split(',', 2, expand=True).values.T

我用

df.loc[3，：]=[35432，'C'，'32,45,65']

在列AD中添加了一行3个值，得到：

   Chr   Position Name        AD REF ALT1  ALT2
0  1.0   866511.0    A     13,21  13   21  None
1  1.0   881627.0    A     28,33  28   33  None
2  2.0  1599812.0    B     67,25  67   25  None
3  3.0     5432.0    C  32,45,65  32   45    65

添加一个额外的
，'
或者在不改变df的情况下

df.assign(**dict(zip('REF ALT1 ALT2'.split(), zip(*df.AD.add(',').str.split(',').str[:3]))))

   Chr  Position Name        AD REF ALT1 ALT2
0    1    866511    A     13,21  13   21     
1    1    881627    A  28,33,31  28   33   31
2    2   1599812    B     67,25  67   25     

您可以执行
重命名
和
concat
：

df = pd.concat((df, df['AD'].str.split(',', expand=True)
                            .rename(columns={0:'REF',1:'ALT1',2:'ALT2'})
               ), axis=1)

输出：

   Chr  Position Name     AD REF ALT1
0    1    866511    A  13,21  13   21
1    1    881627    A  28,33  28   33
2    2   1599812    B  67,25  67   25

如果你知道你只有3个或2个，你可以用一个If语句（或一个try-catch）来检查这两个选项spirSquare非常感谢你，你这么快就把它修好了，对我来说效果很好。我只添加了
print（df.replace（r'^\s*$，np.nan，regex=True））
来用nan.Quang-Hoang填充空格，我仍然需要ALT2列。皮尔斯夸德做得很好。谢谢大家!！
   Chr  Position Name     AD REF ALT1
0    1    866511    A  13,21  13   21
1    1    881627    A  28,33  28   33
2    2   1599812    B  67,25  67   25