拆分数据框列值并分配给其他列，Python 3.6

Question

我在数据框中有以下数据，并希望从第一次出现的 ; 中拆分出来

df:

IT;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
KR;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
MX;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
NL;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
NZ;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
PH;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
PT;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
RU;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
SG;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
TR;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
US;3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I

df['itemNew'] = df['item'].str.split(';', 1)[1]

给出错误：ValueError：值的长度与索引的长度不匹配

新列中的预期结果如下：

3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I
3P;J;1;C;A;TO1;A;A;A;I

试过这个：

df['itemNew'] = ''
df['itemNew'] = df['item'].str.split(';', 1).str[1]

出现警告消息： SettingWithCopyWarning: 试图在 DataFrame 中的切片副本上设置一个值。 尝试改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value

Answer 1

看来您需要str 来选择由split 创建的第二个列表：

df['itemNew'] = df['item'].str.split(';', 1).str[1]

使用copy：

df= Mapping.loc[Mapping['DatasetId'].isin(['bisdss2016', 'imffsi2017apr', 'imfifss2017', 'imfifss2017aug', 'wbdb2016oct'])].copy()

如果您稍后修改 df 中的值，您会发现修改不会传播回原始数据 (Mapping)，并且 Pandas 会发出警告。

Answer 2

使用列表推导。至少在这种情况下（没有 NaNs），它比 str.methods 快 2 倍

In [233]: df['itemNew'] = [x.split(';', 1)[1] for x in df['item'].values]

时机，这也让我感到惊讶。

In [229]: df.shape
Out[229]: (11000, 1)

In [230]: %timeit [x.split(';', 1)[1] for x in df['item'].values]
100 loops, best of 3: 5.42 ms per loop

In [231]: %timeit df['item'].str.split(';', 1).str[1]
100 loops, best of 3: 11.4 ms per loop