Python 拆分存储在数组中的字符串值的步骤

输出：

import numpy as np

import pandas as pd

a=np.array(['ma_ya','dj_kh','ja_aa'])

a1=(lambda x:x[0].split('_'),a)
a1

a1=list(pd.Series(a).apply(lambda x:x.split('_')[0]))

（，数组（['ma_ya'，'dj_kh'，'ja_aa']，
dtype='由于
a
是一个
np.array
，您可以使用列表理解

a1=[x.split（“”“）[0]表示a中的x]

产出：
['ma'，dj'，ja']
由于
a
是一个
np.array
，您可以使用列表理解

a1=[x.split（“”“）[0]表示a中的x]

产出：
['ma'，dj'，ja']
或者，使用
pd.Series
：

['ma', 'dj', 'ja']

结果:

a1=pd.Series(a).apply(lambda x:x.split('_')[0])

或转换为列表：

0    ma
1    dj
2    ja
dtype: object

输出：

import numpy as np

import pandas as pd

a=np.array(['ma_ya','dj_kh','ja_aa'])

a1=(lambda x:x[0].split('_'),a)
a1

a1=list(pd.Series(a).apply(lambda x:x.split('_')[0]))

或者，使用pd.Series

：

['ma', 'dj', 'ja']

结果:

a1=pd.Series(a).apply(lambda x:x.split('_')[0])

或转换为列表：

0    ma
1    dj
2    ja
dtype: object

输出：

import numpy as np

import pandas as pd

a=np.array(['ma_ya','dj_kh','ja_aa'])

a1=(lambda x:x[0].split('_'),a)
a1

a1=list(pd.Series(a).apply(lambda x:x.split('_')[0]))

---

嘿，您可以使用列表理解，而不是使用lambda，如图所示

['ma', 'dj', 'ja']

输出：

---

['ma'，'dj'，'ja']

嘿，您可以使用列表理解，而不是使用lambda，如图所示

['ma', 'dj', 'ja']

输出：

---

['ma'，'dj'，'ja']

使用

列表理解

：

import numpy as np
import pandas as pd
a=np.array(['ma_ya','dj_kh','ja_aa'])
a1=[i.split('_')[0] for i in a]
print(a1)

输出：

s = ['ma_ya','dj_kh','ja_aa']

print([x.split('_')[0] for x in s])

---

使用

列表理解

：

import numpy as np
import pandas as pd
a=np.array(['ma_ya','dj_kh','ja_aa'])
a1=[i.split('_')[0] for i in a]
print(a1)

输出：

s = ['ma_ya','dj_kh','ja_aa']

print([x.split('_')[0] for x in s])

---

它是否出于某种原因需要使用numpy？否则

a1=map（lambda x:x.split（'''u'）[0]，a）

它是否出于某种原因需要使用numpy？否则

a1=map（lambda x:x.split（''u'）[0]，a）

这与？有什么区别？这实际上与剽窃有什么区别？这实际上与剽窃有什么区别？这实际上与剽窃有什么区别？这实际上与剽窃有什么区别？我在写这个答案，直到那时同一个答案已经发布了。我当时没有检查。是的，这是真的，通常会发生，但现在是这样你意识到答案已经发布了，最好的办法是编辑它以给出不同的答案或删除它，否则它可能被视为剽窃。这与什么不同？。这实际上是剽窃。我在写这个答案，直到那时同一个答案已经发布。我没有检查。是的，这是真的，这通常会发生，但现在你意识到答案已经发表了，最好的办法是编辑它以给出不同的答案或删除它，否则它可能被视为剽窃。