Regex 如何使用pandas拆分数据帧？

我要处理以下数据帧， DF

我期望的数据帧应该如下，DF

Name         Last_name           City
Hat          Richards            Paris
             Adams               New york
Tim          Mathews             Sanfrancisco
chris        Moya De             Las Vegas
kate         Moris               Atlanta
             Grisham HA          Middleton
James, Tom   greval              Rome

---

拆分应在最后一个“，”上进行，如果没有“，”，则整个其他单词或短语应归入“姓氏”列，“姓名”列应保持空白。

使用

str.split

和

n=-1

（默认情况下，您可以更改所需内容）

用于添加

，

，最后：

又快又脏 使用

pandas.str.split

和

str[：-1]

反转顺序

df[['Last_name', 'Name']] = df.Name.str.split(', ').str[::-1].apply(pd.Series)

df

    Name          City   Last_name
0    Hat         Paris    Richards
1    NaN      New york       Adams
2    Tim  Sanfrancisco     Mathews
3  chris     Las Vegas     Moya De
4   kate       Atlanta       Moris
5    NaN     Middleton  Grisham HA

newdf=df.Name.str.split(', ',expand=True,n=1).ffill(1)
newdf.loc[newdf[0]==newdf[1],0]=''
newdf
Out[923]: 
       0          1
0    Hat   Richards
1             Adams
2    Tim    Mathews
3  chris     MoyaDe
4   kate      Moris
5         GrishamHA
df[['Name','LastName']]=newdf
df
Out[925]: 
    Name          City   LastName
0    Hat         Paris   Richards
1              Newyork      Adams
2    Tim  Sanfrancisco    Mathews
3  chris      LasVegas     MoyaDe
4   kate       Atlanta      Moris
5            Middleton  GrishamHA

df[['first','last']] = df['Name'].radd(', ').str.rsplit(', ', n=1, expand=True)
df['first'] = df['first'].str.lstrip(', ')
print (df)
                 Name          City       first        last
0       Hat, Richards         Paris         Hat    Richards
1               Adams      New york                   Adams
2        Tim, Mathews  Sanfrancisco         Tim     Mathews
3      chris, Moya De     Las Vegas       chris     Moya De
4         kate, Moris       Atlanta        kate       Moris
5          Grisham HA     Middleton              Grisham HA
6  James, Tom, greval          Rome  James, Tom      greval

df[['Last_name', 'Name']] = df.Name.str.split(', ').str[::-1].apply(pd.Series)

df

    Name          City   Last_name
0    Hat         Paris    Richards
1    NaN      New york       Adams
2    Tim  Sanfrancisco     Mathews
3  chris     Las Vegas     Moya De
4   kate       Atlanta       Moris
5    NaN     Middleton  Grisham HA