Python 如何将列拆分为具有特定分隔符位置的熊猫中的多个列？

这是我的数据框

                    df_test
0   (-, 136), (-, 136), 1.0
1   (-, 136), (-, 438), 0.5
2   (-, 136), (-, 257), 0.5

我希望看到这样的结果

      df_t1   df_t2  df_val
0   (-, 136) (-, 136) 1.0
1   (-, 136) (-, 438) 0.5
2   (-, 136) (-, 257) 0.5

我使用过这个代码，但它不起作用

new_df[['df_t1', 'df_t2', 'df_val']] = new_df['df_test'].str.split(',',expand=True)

有什么建议吗？

使用：

new_df[['df_t1', 'df_t2', 'df_val']] = new_df['df_test'].str.rsplit('),', expand=True)
new_df[['df_t1', 'df_t2']] += ')' 
print (new_df)
                   df_test     df_t1      df_t2 df_val
0  (-, 136), (-, 136), 1.0  (-, 136)   (-, 136)    1.0
1  (-, 136), (-, 438), 0.5  (-, 136)   (-, 438)    0.5
2  (-, 136), (-, 257), 0.5  (-, 136)   (-, 257)    0.5

---

特定于您的格式，您可以使用。更好的方法是，在构建数据帧之前，尝试上游解决问题

from ast import literal_eval

df = pd.DataFrame({'df_test': ['(-, 136), (-, 136), 1.0',
                               '(-, 136), (-, 438), 0.5',
                               '(-, 136), (-, 257), 0.5']})

series = df.pop('df_test').str.replace('-', '"-"').apply(literal_eval)
df = df.join(pd.DataFrame(series.values.tolist(), columns=['df_t1', 'df_t2', 'df_val']))

print(df)

      df_t1     df_t2  df_val
0  (-, 136)  (-, 136)     1.0
1  (-, 136)  (-, 438)     0.5
2  (-, 136)  (-, 257)     0.5