Python 熊猫将列文本拆分为多列

如何将列值拆分为两个新列：

数据：

输入：

df[['CO','WO Date',WO ID']] = df.pop('WO No').str.split('-', expand=True)

预期产出：

 CO     WO Date #as dd/mm/yyyy date format
 OR     22/04/2018

输出

    C0  W0 Date
0   OR  22/04/2018

---

这是使用矢量化功能的一种方法

df = pd.DataFrame({'WO No': ['OR-20180422-12345']})

df[['CO', 'WO Date', 'WO ID']] = df['WO No'].str.split('-', expand=True)

df['WO Date'] = pd.to_datetime(df['WO Date']).dt.strftime('%d/%m/%Y')

df = df[['CO', 'WO Date']]

print(df)

#    CO     WO Date
# 0  OR  22/04/2018

您可以使用str.split：

设置：

使用提取器

df = str.extractall("(?P<CO>[A-Z]{2})-(?P<WOdate>\d{8})-\d+").reset_index(drop=True)

输出：

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此解决方案更好，因为它避免了应用。美好的

df = pd.DataFrame({'WO No': ['OR-20180422-12345']})

df[['CO', 'WO Date', 'WO ID']] = df['WO No'].str.split('-', expand=True)

df['WO Date'] = pd.to_datetime(df['WO Date']).dt.strftime('%d/%m/%Y')

df = df[['CO', 'WO Date']]

print(df)

#    CO     WO Date
# 0  OR  22/04/2018

def split_it(s):
    return pd.Series({'CO': s[0], 'WO Date': pd.to_datetime(s[1])})
>>> df['WO no'].str.split('-').apply(split_it)
    CO  WO Date
0   OR  2018-04-22

s = pd.Series(data="OR-20180422-12345")    

df = str.extractall("(?P<CO>[A-Z]{2})-(?P<WOdate>\d{8})-\d+").reset_index(drop=True)

df['WOdate'] = df['WOdate'].apply(pd.to_datetime);df

   CO     WOdate
0  OR 2018-04-22