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Python Pandas使用str.rsplit()将字符串反向分割成两个List/Column

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下面就是详细讲解Python Pandas使用str.rsplit()将字符串反向分割成两个List/Column 的完整攻略。

1. str.rsplit()方法简介

str.rsplit()是Pandas中的字符串处理方法，它可以将一个字符串按照指定的分隔符进行反向分割，并返回分割之后的结果。该方法的基本语法如下：

str.rsplit(sep=None, maxsplit=-1)

其中，参数sep表示分隔符，默认为None，表示使用任意数量的连续空格作为分隔符；参数maxsplit表示最大分割次数，默认为-1，表示不限制分割次数。

2. 使用str.rsplit()反向分割字符串

在Pandas中，我们可以使用str.rsplit()方法将一个字符串反向分割成两个部分并生成两个List/Column。具体过程如下：

import pandas as pd

# 创建包含字符串的DataFrame格式数据
df = pd.DataFrame({'str_col': ['John, 28', 'Lisa, 25', 'Tom, 29', 'Mike, 27']})

# 使用str.rsplit()方法反向分割字符串
df['str_col'].str.rsplit(',', expand=True, n=1)

上述代码中，我们首先创建了一个包含字符串的DataFrame格式数据，然后使用str.rsplit()方法反向以逗号为分隔符分割每个字符串，并将分割结果生成两列（expand=True），每列保留一个分割结果（n=1）的DataFrame数据。运行代码后，我们将得到以下输出：

      0   1
0  John  28
1  Lisa  25
2   Tom  29
3  Mike  27

从输出结果可以看出，我们成功地使用str.rsplit()方法反向分割了每个字符串，并将分割结果生成了两个List/Column数据。

3. 示例说明

以上的代码示例中，我们用到了一个包含姓名和年龄的字符串，例如“John, 28”。这种格式的数据在实际应用中是比较常见的。我们可以使用str.rsplit()方法对这种数据进行反向分割，将姓名和年龄分割开来，并单独存储在两个List/Column中。这样，我们就可以方便地对这两个数据进行进一步地处理和分析。

除了以上的示例说明，我们还可以通过修改参数来实现更加灵活的字符串分割。例如，我们可以修改分隔符，将“John, 28”改为“John|28”，代码如下：

import pandas as pd

# 创建包含字符串的DataFrame格式数据
df = pd.DataFrame({'str_col': ['John|28', 'Lisa|25', 'Tom|29', 'Mike|27']})

# 使用str.rsplit()方法反向分割字符串
df['str_col'].str.rsplit('|', expand=True, n=1)

上述代码中，我们将分隔符修改为“|”，然后再次使用str.rsplit()方法反向分割每个字符串，并将分割结果生成两列（expand=True），每列保留一个分割结果（n=1）的DataFrame数据。运行代码后，我们将得到以下输出：

      0   1
0  John  28
1  Lisa  25
2   Tom  29
3  Mike  27

从输出结果可以看出，我们成功地使用str.rsplit()方法反向分割了每个字符串，并将分割结果生成了两个List/Column数据，这次的分隔符是“|”。

这就是使用str.rsplit()将字符串反向分割成两个List/Column的完整攻略，希望对你有所帮助。

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