Pandas：如何拆分多个分隔符？答案

【问题标题】：Pandas: How to split on multiple delimiters?Pandas：如何拆分多个分隔符？
【发布时间】：2020-09-27 18:55:29
【问题描述】：

我的数据框在单列 (coordinates) 中包含纬度、经度和高度，我想将 coordinates 列拆分为三列（纬度、经度和高度）。

df:

ID                                                         Coordinates                                                      Region  
1     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe   
2     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe   
3     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe   
4     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe   
5     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe

预期输出：

ID           lat                lon                     alt             Region  
1      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe   
2      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe   
3      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe   
4      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe   
5      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe

我尝试了什么：

我尝试先在: 基础上拆分列，但它不起作用：

df.loc[df['Coordinates'].isin(["latitude_degrees", "longitude_degrees"])]= ""

我也尝试替换文本，但它不起作用：

df.Coordinates.replace(to_replace=['latitude_degrees','longitude_degrees'],value='')

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/37333299/…
@YukiShioriii 谢谢，但我已经尝试过这个，但它不起作用
你试过什么？使用str.split 的答案不在您提供的代码中。
@YukiShioriii 我已经尝试了 100 个答案，但无法添加所有问题，对吧？
添加 str.split 一个

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

让我们使用extractall从Coordinates列中提取lat、long和alt，然后用unstack对其进行重塑，最后将join与ID和@987654330列一起提取@：

c = df['Coordinates'].str.extractall(r'([\d.]+)')[0].unstack()
d = df[['ID', 'Region']].join(c.set_axis(['lat', 'long', 'alt'], 1))

   ID  Region                lat                long                 alt
0   1  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143
1   2  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143
2   3  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143
3   4  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143
4   5  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143

【讨论】：