我如何用“分割”来分割/&引用；在python中使用索引的分隔符？

在一个数据帧中，一些列位于数据帧中。我想使用索引将列值拆分为“/”。下面是我要拆分数据的列列表

Eg:- split_columns = ['Fuel', 'Air Pollution Score', 'City MPG', 'Hwy MPG', 'Cmb MPG', 'Greenhouse Gas Score']

如果燃料中包含数据，则输出应类似于“乙醇/气体”

这是我的密码-

split_columns = ['Fuel', 'Air Pollution Score', 'City MPG', 'Hwy MPG', 'Cmb MPG', 'Greenhouse Gas Score']

for c in split_columns:
  df1[c] = df1[c].apply(lambda x: x.split("/")[0])
  df2[c] = df2[c].apply(lambda x: x.split("/")[1])

---

当我执行上述代码时，我发现一个错误“索引超出范围”

这里的意思是，有时，在其他几列中没有

“/”

。因此，当没有

“/”

时，split将只有一个元素。但是，您正在访问

x.split（“/”[1]

。这会导致索引错误。要解决此问题，只需检查x中是否存在

“/”

，或者只需检查拆分的长度。如果大于1，则表示存在一个

“/”

。

我建议使用索引

str[0]

和

str[1]

来选择第一个和第二个嵌套列表

如果

/

不存在，则输出为

NaN

值，而不是

索引自动边界异常

for c in split_columns:
  df1[c] = df1[c].astype(str).str.split("/").str[0]
  df2[c] = df2[c].astype(str).str.split("/").str[1]

它有一个索引问题： 我找到了两种解决方案： 1） 我将其拆分为2（在Jupyter的2个单元格中），这个错误消失了

对于拆分列中的c： df1[c]=df1[c]。应用（lambda x:x.split（“/”[0]） 对于拆分列中的c： df2[c]=df2[c]。应用（lambda x:x.split（“/”[1]”）

2） 我重命名第二个索引 对于拆分列中的c： df1[c]=df1[c]。应用（lambda x:x.split（“/”[0]）

---

df2[c]=df2[c]。应用（lambda x:x.split（“/”[0]）

如何检查分割长度。我们将取每一个混合动力行，并将它们分成两个新行-一个包含第一种燃料类型的值（在“/”之前的值），另一个包含第二种燃料类型的值（在“/”之后的值）。拆分的长度是

len（x.split（“/”）

获取此错误

只能使用带字符串值的.str访问器，在pandas

@user8487380-add

.astype（str）

@user8487380-split\u列的所有列都由字符串填充？