Python:Pandas：有没有更快的方法来构建这个数据帧？

我正在尝试构建一个数据框架来清理数据库中的数据。数据未正常化，超出了我的控制范围，存在错误

典型的数据行如下所示： ['BTENFU0'，4.3,0'，ARGUS DB583E-SN 750MHz EDT_0']

但我需要它来分解最后一个字段，所以我有： ['BTENFU0'，4.3,0'，ARGUS'，'DB583E-SN'，'750MHz'，0']

我使用一个apply函数来构建一个数据帧，但是这个表有54000多行，所以运行大约需要20分钟

有没有更快的方法？我尝试了一些链接的想法，但我无法正常工作。这也很复杂，因为我必须检查数据布局中的特定错误

代码如下：

def makeExpandedAntTable(df): # - df is a series apparently
    if df.loc['antName'] == 'COMMSCOPE NT-360M-F_2600MHZ EDT_0':
        df.loc['antName'] = 'COMMSCOPE NT-360M-F 2600MHZ EDT_0'
    newlist = df.values.tolist()
    print(newlist[0])

    ant = newlist[3].split()
    if ant[3] == 'EDT_02_5':
        ant[3] = 'EDT_02.5'
    ant.extend(ant[3].split("_"))
    newRow = newlist[:3]
    newRow.extend(ant)
    del newRow[6:8]
    if len(newRow) == 7:
        dfExpandedAnt.loc[len(dfExpandedAnt)] = newRow
    else:
        print('error: missing field in ' + newRow)

--主代码 使用for循环建立一个列表，然后在最后将其转换为df会更快吗？或者只需在helper函数中构建列表，并在主代码中进行df构建？

使用并将其添加为新列：

df = pd.DataFrame(data=[['BTENFU0', 4.3, 0, 'ARGUS DB583E-SN 750MHz EDT_0'],
                        ['BTENFU0', 4.3, 0, 'ARGUS DB583E-SN 750MHz EDT_0']], 
                        columns=['Atoll_cell', 'height', 'bearing','messed_up_column'])
df[['make', 'model', 'freq', 'tilt']] = pd.DataFrame(df.messed_up_column.str.split().tolist())
df.drop(columns='messed_up_column', inplace=True)
print(df.to_string())

输出df：

  Atoll_cell  height  bearing   make      model    freq   tilt
0    BTENFU0     4.3        0  ARGUS  DB583E-SN  750MHz  EDT_0
1    BTENFU0     4.3        0  ARGUS  DB583E-SN  750MHz  EDT_0

注意：对于倾斜，您可以执行以下操作：

df.tilt = df.tilt.str.replace('EDT_','').str.replace('_','.').astype(float)

使用for循环建立一个列表，然后在最后将其转换为df会更快吗？或者只是在helper函数中构建列表，然后在主代码中构建df

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这个问题的答案几乎总是使用数据帧并避免for循环

我也想出了一个答案，在发布答案之前删除它的人给了我线索。我在上面的新答案之前写了这个。我会看一看，看看我现在是否可以简化下面的内容

splitted = dfAtollTxers['antName'].str.split(expand=True)
dfWorking = pd.concat([dfAtollTxers, splitted], axis=1)
splitted2 = dfWorking[3].str.split("_",expand=True)
splitted2.drop([0],inplace = True, axis = 1)
splitted2.rename(columns = {1:'tilt'},inplace = True)
dfExpandedAnt = pd.concat([dfWorking, splitted2], axis=1)
dfExpandedAnt.drop([3],inplace = True, axis = 1)
dfExpandedAnt.drop([4],inplace = True, axis = 1)
dfExpandedAnt.drop(['antName'],inplace = True, axis = 1)
dfExpandedAnt.rename(columns = {0:'make',1:'model',2:'freq'},inplace = True)

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我不喜欢这样节省的疯狂时间。我的旧方法运行了20多分钟。这需要眨眼

感谢@cosmic_的询问！我将使用你的代码来简化我的代码

splitted = dfAtollTxers['antName'].str.split(expand=True)
dfWorking = pd.concat([dfAtollTxers, splitted], axis=1)
splitted2 = dfWorking[3].str.split("_",expand=True)
splitted2.drop([0],inplace = True, axis = 1)
splitted2.rename(columns = {1:'tilt'},inplace = True)
dfExpandedAnt = pd.concat([dfWorking, splitted2], axis=1)
dfExpandedAnt.drop([3],inplace = True, axis = 1)
dfExpandedAnt.drop([4],inplace = True, axis = 1)
dfExpandedAnt.drop(['antName'],inplace = True, axis = 1)
dfExpandedAnt.rename(columns = {0:'make',1:'model',2:'freq'},inplace = True)