Python 将列拆分为字符串后的两个空格

我发现一些拆分列的方法很有用，但没有一种像我尝试做的那样具体

我有一个包含州和学校信息的专栏，其中列出了如下人员：

Col1
Miami, FLSchoolA
Charlotte, NCSchoolB

我想在字符串

，ST

之后分开，但是很明显，状态是不同的。我希望此示例如下所示：

Col1             Col2
Miami, FL        SchoolA
Charlotte, NC    SchoolB

---

任何帮助都将不胜感激。

您可以使用

.str.extract

与2个捕获组进行此操作：

df.Col1.str.extract('(.*,\s[A-Z]{2})(.*)')

               0        1
0      Miami, FL  SchoolA
1  Charlotte, NC  SchoolB

---

您可以将

str.index

与切片一起使用：

df = pd.DataFrame({'Col1': ['Miami, FLSchoolA', 'Charlotte, NCSchoolB']})

def splitter(val):
    idx = val.index(',') + 4
    return val[:idx], val[idx:]

df['Col1'], df['Col2'] = list(zip(*map(splitter, df['Col1'])))

print(df)

#             Col1     Col2
# 0      Miami, FL  SchoolA
# 1  Charlotte, NC  SchoolB

---

这里的其他答案似乎不包括寻找州的具体需要。我的建议是：

df = pd.DataFrame({'Col1': ['Miami, FLSchoolA', 'Charlotte, NCSchoolB']})

states = """AK AL AR AZ CA CO CT DE FL GA HI IA ID IL IN KS KY LA MA MD ME
 MI MN MO MS MT NC ND NE NH NJ NM NV NY OH OK OR PA RI SC SD TN TX UT VA VT
 WA WI WV WY""".split()

def splitter(ser):
    state = [x for x in states if x in ser]
    if len(state) > 0:
        st = ', ' + state[0]
        a = ser.split(st)
        return [a[0] + st, a[1]]

df.Col1.transform(splitter)

返回一系列两个列表，这些列表可以很容易地分成列：

0        ['Miami, FL', 'SchoolA']
1    ['Charlotte, NC', 'SchoolB']
Name: Col1, dtype: object

---

可能有一种方法可以将此条件写入

pd.Series.str.split

，这样您就可以放入

expand=True

，一步完成。

@JRibkr

.str.split

不是特别有用，因为这里我们需要在第一个字符串中包含拆分条件。向后看可能是可行的，但要拆分的实际模式是空的，这可能使其不可能+如果你想真正学究化，并且确保只包含状态，而不是例如，

，GH

，那么将正则表达式更改为

f'（.*，\s[{“|”）。使用@JoshFriedlander中的
状态加入（状态）}{{2}（.*）
。但是如果你的数据足够干净的话，可能是杀伤力太大了。当我将
.str.extract
函数分配给一列时，我丢失了分割的第二部分（学校）。如何将这些存储在数据框中？@a.powell。一个安全的替代方法是连接结果
pd.concat（[df，df.Col1.str.extract（'（.*.\s[A-Z]{2}）（.*]），axis=1）
，它只会将这两个拆分列附加到原始列。但是如果您不再关心原始数据，为什么不使用上面的
DataFrame
输出（只需重命名列）？当我尝试仅使用数据帧时，它会将第二列返回为空。有什么线索吗？@a.powell我不知道。根据您提供的数据，分割似乎是可行的，如果您可以创建一个复制问题的模型，那么最好再问一个问题，因为评论中的长时间讨论通常是不受欢迎的。您可以使用
df.to_dict（）
轻松向我们提供有问题的数据。