Python 将列中的数字拆分为单独列中的数字

我有一个csv文件，看起来像这样（访问不能聚合，因为它们指的是天，例如2=星期一，3=星期二..等等）

我想拆分“访问”列，以便将每个数字放在单独的列中。大概是这样的：

如何使用python实现这一点？我希望列数与位数相同。我有1000行

我开始用这个代码，但它就是不起作用

import pandas as pd
 file=pd.read_csv('file.csv')

data = []
with open('file.csv', 'r') as fh:
for line in fh:
 data.append(line.split())

 data = dict(zip(*data))
 d = { v for in [int(c)]) 
data['visits'][1:])]}
d['ID'] = data['ID']
d['visits'] = data['visits'][0]
data = pd.DataFrame(d)

---

使用

str.split

：

df

   ID       visits
0   1   12 1 40 50
1   2  56 2 567 34
2   3   4 5 345 78

visits = df['visits'].str.split(expand=True).add_prefix('visit_')    
visits

  visit_0 visit_1 visit_2 visit_3
0      12       1      40      50
1      56       2     567      34
2       4       5     345      78

接下来，将

访问

与

ID

连接起来：

df = pd.concat([df[['ID']], visits], 1)    
df

   ID visit_0 visit_1 visit_2 visit_3
0   1      12       1      40      50
1   2      56       2     567      34
2   3       4       5     345      78

---

如果您希望每个号码的每个数字都是单独的，您可以链接一个

df.apply

call。此外，要将

8

替换为

0

，请使用

df.replace

visits = df['visits'].str.replace('\s+', '')\
           .apply(lambda x: pd.Series(list(x))).add_prefix('visit_')\
           .replace('[89]', 0, regex=True)
visits

  ID visit_0 visit_1 visit_2 visit_3 visit_4 visit_5 visit_6 visit_7
0   1       1       2       1       4       0       5       0     NaN
1   2       5       6       2       5       6       7       3       4
2   3       4       5       3       4       5       7       0     NaN

请注意，每列都是一列字符串（

object

type）。但是，如果希望将它们作为整数，则需要去掉

NaN

s。如果您不介意删除

NaN

列，那么此解决方案可以简化一点

visits = df.visits.str.replace('\s+', '')\
           .apply(lambda x: pd.Series(list(x)))\
           .dropna(axis=1).add_prefix('visit_').astype(int) % 8
visits

   visit_0  visit_1  visit_2  visit_3  visit_4  visit_5  visit_6
0        1        2        1        4        0        5        0
1        5        6        2        5        6        7        3
2        4        5        3        4        5        7        0

---

您仍然需要使用

pd.concat
将
visions
与
df.ID
连接起来。首先：您确定位数始终相同吗？如果不是这样的话，那么您可能想做其他事情（例如，在该列上应用函数）。@pazqo通过查看它，我会说不。它是一个大文件（1000行）。这就是我想使用Python的原因。你想分割数字还是数字？分割数字似乎毫无意义。另外，你能在文本中粘贴一些数据吗？图片没有帮助，这与流行的观点相反。@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 我有一个超过100个数字的列，我想拆分此列，以便每个数字都有自己的列，然后使用
df.visions.str.split（expand=True）