Python 如何在Pandas中将特定列拆分为新列？

我想用逗号将“rest”列拆分为新列，并删除“R=”。并在“关节”列中添加+1。我该怎么办

df
     joints           rest
          0  R=0,0,1,1,1,1
          3  R=0,0,1,1,1,1
         42  R=0,0,1,1,1,1
         45  R=0,0,1,1,1,1

我想这样做：

joints U1 U2 U3 R1 R2 R3
1      0  0  1  1  1  1
4      0  0  1  1  1  1
43     0  0  1  1  1  1
46     0  0  1  1  1  1

---

对于更多动态，重命名列名称用于lambda函数，对于新列，重命名列名称用于

expand=True

，并通过以下方式分配回原始列：

f=lambda x:f'U{x+1}'如果x<3否则f'R{x-2}'
df1=（df.join（df.pop（'rest'）.str.split（'='））
.str[1]
.str.split（“，”，expand=True）
.重命名（列=f））
.分配（关节=df[“关节”]+1））
打印（df1）
接头U1 U2 U3 R1 R2 R3
0       1  0  0  1  1  1  1
1       4  0  0  1  1  1  1
2      43  0  0  1  1  1  1
3      46  0  0  1  1  1  1

这里有一种方法。由于没有为列命名指定标准，因此我在本例中只是硬编码：

cols = ['U1', 'U2', 'U3', 'R1', 'R2', 'R3']
out = (df.rest.str.lstrip('R=')
              .str.split(',', expand=True)
              .rename(columns=dict(zip(range(len(cols)), cols)))
out['joints'] = df.joints.add(1)

  U1 U2 U3 R1 R2 R3  joints
0  0  0  1  1  1  1       1
1  0  0  1  1  1  1       4
2  0  0  1  1  1  1      43
3  0  0  1  1  1  1      46

---

rest

列中的值是否为字符串值？您可以通过运行

df.dtypes

了解如何将0更改为“否”，将1更改为“是”@Abdurrahman-Use

df=df.replace（{0'：'No'，1'：'Yes'））

在我的代码之后

cols = ['U1', 'U2', 'U3', 'R1', 'R2', 'R3']
out = (df.rest.str.lstrip('R=')
              .str.split(',', expand=True)
              .rename(columns=dict(zip(range(len(cols)), cols)))
out['joints'] = df.joints.add(1)

  U1 U2 U3 R1 R2 R3  joints
0  0  0  1  1  1  1       1
1  0  0  1  1  1  1       4
2  0  0  1  1  1  1      43
3  0  0  1  1  1  1      46