基于pandas中expand的作用详解

技术  /  管理员 发布于 7年前   180

expand表示是否把series类型转化为DataFrame类型

下面代码中的ｎ表示去掉下划线"_"的数量

代码如下：

import numpy as npimport pandas as pds2 = pd.Series(['a_b_c_f_j', 'c_d_e_f_h', np.nan, 'f_g_h_x_g'])print("-----------------------------------")print(s2.str.split('_'))print("-----------------------------------")print(s2.str.split('_').str.get(1))print("-----------------------------------")print(s2.str.split('_').str[1])print("---------------expand=True--------------------")expand1=s2.str.split('_', expand=True)print(expand1)print(type(expand1))print("---------------expand=False--------------------")expand2=s2.str.split('_', expand=False)print(expand2)print(type(expand２))print("##########################################################")print("---------------expand=True,n=1--------------------")expand1=s2.str.rsplit('_', expand=True,n=1)print(expand1)print("---------------expand=False,n=1--------------------")expand2=s2.str.rsplit('_', expand=False,n=1)print(expand2) 

运行结果如下：

-----------------------------------0  [a, b, c, f, j]1  [c, d, e, f, h]2        NaN3  [f, g, h, x, g]dtype: object-----------------------------------0   b1   d2  NaN3   gdtype: object-----------------------------------0   b1   d2  NaN3   gdtype: object---------------expand=True--------------------   0  1  2  3  40  a  b  c  f  j1  c  d  e  f  h2 NaN NaN NaN NaN NaN3  f  g  h  x  g<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>---------------expand=False--------------------0  [a, b, c, f, j]1  [c, d, e, f, h]2        NaN3  [f, g, h, x, g]dtype: object<class 'pandas.core.series.Series'>##########################################################---------------expand=True,n=1--------------------     0  10 a_b_c_f  j1 c_d_e_f  h2   NaN NaN3 f_g_h_x  g---------------expand=False,n=1--------------------0  [a_b_c_f, j]1  [c_d_e_f, h]2       NaN3  [f_g_h_x, g]dtype: object[Finished in 0.4s]

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