如何在 python 中使用索引按“/”分隔符分割？答案

【问题标题】：How do I split by "/" delimiters using index in python?如何在 python 中使用索引按“/”分隔符分割？
【发布时间】：2019-02-27 21:20:22
【问题描述】：

在一个 DataFrame 中，一些列在 DataFrame 中。我想使用索引将列值按“/”分割。下面是我要拆分数据的列列表。

Eg:- split_columns = ['Fuel', 'Air Pollution Score', 'City MPG', 'Hwy MPG', 'Cmb MPG', 'Greenhouse Gas Score']

如果在 Fuel 中包含数据，则输出应类似于“乙醇/气体”。

这是我的代码-

split_columns = ['Fuel', 'Air Pollution Score', 'City MPG', 'Hwy MPG', 'Cmb MPG', 'Greenhouse Gas Score']

for c in split_columns:
  df1[c] = df1[c].apply(lambda x: x.split("/")[0])
  df2[c] = df2[c].apply(lambda x: x.split("/")[1])

当我执行上面的代码时，我发现一个错误“索引超出范围”。

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy indexoutofboundsexception delimiter

【解决方案1】：

它有一个索引问题：我找到了2个解决方案： 1）我把它分成2个（在Jupyter的2个单元中），这个错误就消失了。

对于 split_columns 中的 c： df1[c] = df1[c].apply(lambda x: x.split("/")[0]) 对于 split_columns 中的 c： df2[c] = df2[c].apply(lambda x: x.split("/")[1])

2) 我重命名了第二个索引对于 split_columns 中的 c： df1[c] = df1[c].apply(lambda x: x.split("/")[0]) df2[c] = df2[c].apply(lambda x: x.split("/")[0])

【讨论】：

【解决方案2】：

我建议将Series.str.split 与索引str[0] 和str[1] 一起用于选择第一个和第二个嵌套列表。

如果/ 不存在，则输出为NaN 值，而不是IndexOutOfBoundsException。

for c in split_columns:
  df1[c] = df1[c].astype(str).str.split("/").str[0]
  df2[c] = df2[c].astype(str).str.split("/").str[1]

【讨论】：

收到此错误Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas
@user8487380 - 添加.astype(str)
@user8487380 -split_columns的所有列都用字符串填充？

【解决方案3】：

这里只是意味着有时在其他几列中没有"/"。因此，当没有"/" 时， split 将只有一个元素。但是，您正在访问x.split("/")[1]。这导致索引错误。要解决此问题，只需检查 x 中是否存在 "/" 或仅检查拆分的长度。如果大于 1，则表示存在 "/"。

【讨论】：

如何查看分割长度。我们将获取每个混合行并将它们分成两个新行 - 一个具有第一种燃料类型的值（“/”之前的值），另一个具有第二种燃料类型的值（“/”之后的值")。
分割长度不过是len(x.split("/"))