Python 如何在Pandas中按字符分割文本

我目前正在使用此代码：

df['name'] = df['name'].str.split("",expand=True,n=20)

错误：

ValueError:split（）需要非空模式匹配。

错误在代码的这一行

-> 1387             f = lambda x: regex.split(x, maxsplit=n)

它可以在某些Python环境下工作，但不能在所有环境下工作，即使版本相同

---

我在一些python环境中遇到了这个错误，比如GoogleColab。可能与Regex版本有关。我想知道，除了这一行，还有其他同样快的选项吗？

拆分的第一个参数是可选的，如果您没有向拆分添加任何有意义的数据，那么为什么不忽略这个参数呢

df['name'] = df['name'].str.split(expand=True,n=20)

默认情况下，它将按空格分割

如果要按每个字符拆分，请编写一个有意义的正则表达式进行拆分

如果要按任意数字或字符分割，请使用like

df['names'].str.split(r"[a-zA-Z0-9]",expand=True, n=20)

如果你想被任何东西分开，那么

 df['names'].str.split(r".?",expand=True, n=20)

---

您能否共享一个数据帧的示例，并提供预期的输出？pandas str split还有一个maxsplit选项（n）预期输出基本上按每个字符分割。例如，非常感谢。你能告诉我按字符分割的常规格式吗？要分割的任何特定字符或从A到Z的任何字符？实际上所有字符，而不仅仅是A到Z。数字、非英语单词、表情符号等