如何将列中的值拆分为 csv 中的各个列？答案

【问题标题】：How do I split values in a column to various columns in a csv?如何将列中的值拆分为 csv 中的各个列？
【发布时间】：2022-11-28 09:42:51
【问题描述】：

我正在尝试将位置列中的值拆分为 csv 文件中的两个不同的 x 和 y 列

现在它看起来像这样：

location
[60.0, 56.0]    
[68.0, 74.0]    
[58.0, 52.0]
[63.0, 53.0]
[119.0, 79.0]

我希望它拆分列并获得两个不同的列并删除括号，以便列看起来像这样：

x           y
60          56
68          74
58          52
63          53
119         79

我所有这些： 1.

df[['x', 'y']] = pd.DataFrame(df['location'].tolist(), index=df.index)

pd.concat([df[[0]], df['location'].str.split(',', expand=True)], axis=1

df['location'].str.split(',', expand=True)

但是收到错误

【问题讨论】：

标签： pandas pyspark cvs

【解决方案1】：

这是 pandas.read_fwf 和 pandas.Series.str.split 的命题：

df= (
      pd.read_fwf("name-path_of_your_csv.csv")
          ["location"].str.strip("[]")
                      .str.split(",", expand=True)
                      .rename(columns={0: "x", 1: "y"})
    )

＃输出：

print(df)

       x      y
0   60.0   56.0
1   68.0   74.0
2   58.0   52.0
3   63.0   53.0
4  119.0   79.0

【讨论】：

【解决方案2】：

这是另一种方法：

df = pd.read_csv("name-path_of_your_csv.csv")

然后将它们转换为所需的输出

x = []
y = []

def splits(s):
  x.append(s[0])
  y.append(s[1])

df['locations'].apply(splits)

df['X'] = x
df['Y'] = y

# converting them to int
df['X'].astype(int)
df['Y'].astype(int)

输出：

【讨论】：

＃ 输出 ：

＃输出：