Python 如何使用索引列表对列进行切片？

我正在尝试从dataframe中的字符串中提取前两个单词

df[“名称”]

为了获得第二个“”（空格）的索引，我尝试了这个方法，但找到了return NaN，而不是返回第二个空格之前的字符数

df["temp"] = df["Name"].str.find(" ")+1
df["temp"] = df["Status"].str.find(" ", start=df["Status"], end=None)
df["temp"]
0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN

最后一步是对这些名称进行切片，我尝试了这段代码，但没有成功

df["Status"] = df["Status"].str.slice(0,df["temp"])
df["Status"]
0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN

expected return

0   Anthony Frank
1   John Rodney
2   Robert Dean
3   Geoffrey Joseph

如果你有更有效的方法，请让我知道

df['temp'] = df.Name.str.rpartition().get(0)
df

输出

    Name                        temp
0   Anthony Frank Hawk          Anthony Frank
1   John Rodney Mullen          John Rodney
2   Robert Dean Silva Burnquis  Robert Dean Silva
3   Geoffrey Joseph Rowley      Geoffrey Joseph

    Name                        temp
0   Anthony Frank Hawk          Anthony Frank
1   John Rodney Mullen          John Rodney
2   Robert Dean Silva Burnquis  Robert Dean
3   Geoffrey Joseph Rowley      Geoffrey Joseph

编辑

如果输出中只需要前两个元素

df['temp'] = df.Name.str.split().str[:2].str.join(' ')
df

或

df['temp'] = df.Name.str.split().apply(lambda x:' '.join(x[:2]))
df

df['temp'] = df.Name.str.split().apply(lambda x:' '.join([x[0], x[1]]))
df

或

df['temp'] = df.Name.str.split().apply(lambda x:' '.join(x[:2]))
df

df['temp'] = df.Name.str.split().apply(lambda x:' '.join([x[0], x[1]]))
df

输出

    Name                        temp
0   Anthony Frank Hawk          Anthony Frank
1   John Rodney Mullen          John Rodney
2   Robert Dean Silva Burnquis  Robert Dean Silva
3   Geoffrey Joseph Rowley      Geoffrey Joseph

    Name                        temp
0   Anthony Frank Hawk          Anthony Frank
1   John Rodney Mullen          John Rodney
2   Robert Dean Silva Burnquis  Robert Dean
3   Geoffrey Joseph Rowley      Geoffrey Joseph

输出

    Name                        temp
0   Anthony Frank Hawk          Anthony Frank
1   John Rodney Mullen          John Rodney
2   Robert Dean Silva Burnquis  Robert Dean Silva
3   Geoffrey Joseph Rowley      Geoffrey Joseph

    Name                        temp
0   Anthony Frank Hawk          Anthony Frank
1   John Rodney Mullen          John Rodney
2   Robert Dean Silva Burnquis  Robert Dean
3   Geoffrey Joseph Rowley      Geoffrey Joseph

编辑

如果输出中只需要前两个元素

df['temp'] = df.Name.str.split().str[:2].str.join(' ')
df

或

df['temp'] = df.Name.str.split().apply(lambda x:' '.join(x[:2]))
df

df['temp'] = df.Name.str.split().apply(lambda x:' '.join([x[0], x[1]]))
df

或

df['temp'] = df.Name.str.split().apply(lambda x:' '.join(x[:2]))
df

df['temp'] = df.Name.str.split().apply(lambda x:' '.join([x[0], x[1]]))
df

输出

    Name                        temp
0   Anthony Frank Hawk          Anthony Frank
1   John Rodney Mullen          John Rodney
2   Robert Dean Silva Burnquis  Robert Dean Silva
3   Geoffrey Joseph Rowley      Geoffrey Joseph

    Name                        temp
0   Anthony Frank Hawk          Anthony Frank
1   John Rodney Mullen          John Rodney
2   Robert Dean Silva Burnquis  Robert Dean
3   Geoffrey Joseph Rowley      Geoffrey Joseph

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您可以使用str.index（substring）代替str.find，它返回在字符串中找到的子字符串的最小索引（如“”，空格）。然后，您可以按该索引拆分字符串，并将上述内容重新应用于结果列表中的第二个字符串。

您可以使用str.index（子字符串）而不是str.find，它返回字符串中找到的子字符串的最小索引（如“”，空格）。然后，您可以将该字符串按该索引拆分，并将上述内容重新应用于结果列表中的第二个字符串。

如果该名称有3个以上的名称，则与“Robert Dean Silva Burnquis”不同，它将返回“Robert Dean Silva”编辑了仅从字符串中提取前两个元素的答案。如果名称有3个以上的名称，则与“Robert Dean Silva Burnquis”不一样，将返回“Robert Dean Silva”编辑了仅从字符串中提取前两个元素的答案。