Python 如何使用split（）方法从现有字符串列创建新的Dataframe列？

我有一个dataframe列，其中包含如下数据：

| column_1 | 
| -------- | 
| 1:3      | 
| 1:4      |
| 1:6      |
| 5:6      | 

| column_1 | left_split     | right_split |
| -------- | -------------- | -------------- |
| 1:3      | 1              | 3              |
| 1:4      | 1              | 4              |
| 1:6      | 1              | 6              |
| 5:6      | 5              | 6              |

df[['left_split', 'right_split']] = df['column_1'].str.split(':', expand=True)

我想把这列分成两列，如下所示：

| column_1 | 
| -------- | 
| 1:3      | 
| 1:4      |
| 1:6      |
| 5:6      | 

| column_1 | left_split     | right_split |
| -------- | -------------- | -------------- |
| 1:3      | 1              | 3              |
| 1:4      | 1              | 4              |
| 1:6      | 1              | 6              |
| 5:6      | 5              | 6              |

df[['left_split', 'right_split']] = df['column_1'].str.split(':', expand=True)

现在我尝试使用以下代码：

df['left_split'] = df['column_1'].split(':')[0]
df['right_split'] = df['column_1'].split(':')[1]

df['left_split'] = df['column_1'].lsplit(':')
df['right_split'] = df['column_1'].rsplit(':')

该代码：

df['left_split'] = df['column_1'].split(':')[0]
df['right_split'] = df['column_1'].split(':')[1]

df['left_split'] = df['column_1'].lsplit(':')
df['right_split'] = df['column_1'].rsplit(':')

还有：

df['left_split'] = df['column_1'].strip(':')[0]
df['right_split'] = df['column_1'].strip(':')[1]

但是，这些代码返回一个属性错误“'Series'对象没有属性'split'”

当我键入以下内容时，我感到困惑：

df['column_1'].iloc[1].split(':')[0]

它工作并显示左侧数字，但当我删除iloc（将其应用于所有列）并将其分配给新列时，它不工作

非常感谢你在这方面的帮助

---

谢谢，

您可以在split中使用

expand=True

参数，如下所示：

| column_1 | 
| -------- | 
| 1:3      | 
| 1:4      |
| 1:6      |
| 5:6      | 

| column_1 | left_split     | right_split |
| -------- | -------------- | -------------- |
| 1:3      | 1              | 3              |
| 1:4      | 1              | 4              |
| 1:6      | 1              | 6              |
| 5:6      | 5              | 6              |

df[['left_split', 'right_split']] = df['column_1'].str.split(':', expand=True)

完整示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'column_1': {1: '1:3', 2: '1:4', 3: '1:6', 4: '5:6'}})
df[['left_split', 'right_split']] = df['column_1'].str.split(':', expand=True)

print(df)
#   column_1 left_split right_split
# 1      1:3          1           3
# 2      1:4          1           4
# 3      1:6          1           6
# 4      5:6          5           6

---

这对我不起作用，但我使用了相同的概念，使用拆分语法（不包括参数expand）将我想要的列转换为列表字典，然后使用for循环将每个列表中的每个元素剥离为两个单独的列表，然后将每个新列表分配回我想要的列。我希望有另一种方法使用更少的代码，但是我实现了我想要的嘿，到底是什么不起作用？它带来了一个值错误我添加了完整的示例，只是复制粘贴，以便您可以看到每个步骤。至于你自己的代码。它不起作用，因为例如.strip（）是一个字符串方法。这意味着您只能将其与字符串一起使用，而不能使用pandas.Series（）来获取pandas.Series的字符串表示形式，您需要使用：

.str

，因此在代码中只需像这样添加str:

df['column_1'].str.split（'：'）[0]