Python 按字符串长度拆分序列

我有超过1M行，希望将一系列字符串（如

123456789

（长度=9））拆分为3个系列（如MS Excel所能做到的）：

我看到

.str.split

函数需要一些分隔符，而

.str.slice

函数一次只给出一个序列。有smth吗。比这个好

s21 = s11.str.slice(0,3)
s22 = s11.str.slice(3,6)
s23 = s11.str.slice(6,9)

您可以使用：

尽管如此，当像这样简单的东西工作时，它往往比使用不必要的正则表达式更快，即使您需要手动调用它几次或使用for循环

您可以在一行中执行

str.slice

，如下所示：

>>> df['a'], df['b'], df['c'] = map(df['s11'].str.slice, [0, 3, 6], [3, 6, 9])
>>> df
         s11    a    b    c
0  123456789  123  456  789
1  987654321  987  654  321

---

如果只需将定长字符串拆分为更小、大小相等的定长字符串，则可以执行以下操作：

s = "123456789"
x = [s[i:i+3] for i in range(0, 9, 3)]

---

我想一次拆分一百万个字符串！）我认为这比纯熊猫要花更多的时间。好吧，这取决于你打算用它们做什么。但是我真的不认为将它们打包到一个列表中会有任何明显的区别，特别是如果您在循环之外计算range（）表达式并重用它。您的程序将是I/O绑定的，而不是计算绑定的。是的，它已经是I/O绑定的，因为我必须从ms access读取约1.5gb的字符串数据。至少要快速处理

我要拆分1M不会花费太多时间，除非您要在生产环境中部署代码。
>>> df['a'], df['b'], df['c'] = map(df['s11'].str.slice, [0, 3, 6], [3, 6, 9])
>>> df
         s11    a    b    c
0  123456789  123  456  789
1  987654321  987  654  321

s = "123456789"
x = [s[i:i+3] for i in range(0, 9, 3)]