分隔列中的相邻值以拆分它们[Python-Pandas]

在我的数据框中有一列[date\u time/full\u company\u name]，其中包含日期、时间和公司名称。我想将该列拆分为两列，一列显示日期和时间，另一列显示公司名称-问题是，它们直接相邻，例如

[2011-11-19 12:22:10Anderson-Henderson]

因此，我最初的想法是使用以下代码：

split = df[['date_time', 'full_company_name']] = df['date_time/full_company_name'].str.split('/', n=1, expand=True)

返回2列，但其中一列包含所有信息，第二列不包含值。

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如何在初始数据框中的日期和公司名称之间插入“/”以利用这种拆分？还是总的来说有更简单的方法？

我希望您能找到更好的解决方案，但在您找到之前，我已经找到了一个有效的解决方案

按“：”拆分为多个列，然后从“名称”列中提取秒数，并将其移到“日期”列

df[['date', 'hour', 'name']] = df["col"].str.split(':', expand=True)
df['date'] = df['date'] + ":" + df['hour'] + ":" + df['name'].str[:2]
df['name'] = df['name'].str[2:]

输出：

col                                     date                 name
2011-11-19 12:22:10Anderson-Henderson   2011-11-19 12:22:10 Anderson-Henderson

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我希望你能找到一个更好的解决办法，但在你找到之前，我已经想出了一个有效的办法

按“：”拆分为多个列，然后从“名称”列中提取秒数，并将其移到“日期”列

df[['date', 'hour', 'name']] = df["col"].str.split(':', expand=True)
df['date'] = df['date'] + ":" + df['hour'] + ":" + df['name'].str[:2]
df['name'] = df['name'].str[2:]

输出：

col                                     date                 name
2011-11-19 12:22:10Anderson-Henderson   2011-11-19 12:22:10 Anderson-Henderson

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您也可以通过字符串切片来完成此操作：

所以首先使用

astype（）

方法和

strip（）

方法：

df['date_time/full_company_name']=df['date_time/full_company_name'].astype(str).str.strip('[]')

最后指定列：

df['date_time']=df['date_time/full_company_name'].str[1:20]
df['full_company_name']=df['date_time/full_company_name'].str[20:-1]

现在，如果您打印

df

，您将获得：

    date_time/full_company_name                date_time            full_company_name
0   '2011-11-19 12:22:10Anderson-Henderson'   2011-11-19 12:22:10   Anderson-Henderson
1   '2011-11-19 12:22:10Anderson-Henderson'   2011-11-19 12:22:10   Anderson-Henderson

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您也可以通过字符串切片来完成此操作：

所以首先使用

astype（）

方法和

strip（）

方法：

df['date_time/full_company_name']=df['date_time/full_company_name'].astype(str).str.strip('[]')

最后指定列：

df['date_time']=df['date_time/full_company_name'].str[1:20]
df['full_company_name']=df['date_time/full_company_name'].str[20:-1]

现在，如果您打印

df

，您将获得：

    date_time/full_company_name                date_time            full_company_name
0   '2011-11-19 12:22:10Anderson-Henderson'   2011-11-19 12:22:10   Anderson-Henderson
1   '2011-11-19 12:22:10Anderson-Henderson'   2011-11-19 12:22:10   Anderson-Henderson

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这在大多数情况下都非常有效，但是如果date\u time/full\u company\u name列中缺少值，会怎么样？因为它会将公司名称放在该列中-你认为有什么办法可以解决这个问题吗？它会将“company\u name”放在“date\u time”列中？是的，但只有当日期时间列为空时，才将

to\u datetime（）

方法中的

errors

参数传递给…即

df['date\u time']=pd.to\u datetime（df['date\u time'，errors='concurve'）

这在大多数情况下都非常有效，但如果date\u time/full\u company\u name列中缺少值怎么办，因为它然后将公司名称放入此列中-你认为有什么办法吗？它将“公司名称”放入“日期时间”列中？是的，但仅当日期时间列为空时才传递

errors

参数到

to\u datetime（）

方法…即

df['date\u time']=pd.to\u datetime（df['date\u time']，errors='concurve'））