我正在处理一个较大的csv文件，并且最后一列的旁边是一串文本，我想用一个特定的定界符来分割它。我想知道是否有使用pandas或python的简单方法？
CustNum CustomerName ItemQty Item Seatblocks ItemExt 32363 McCartney, Paul 3 F04 2:218:10:4,6 60 31316 Lennon, John 25 F01 1:13:36:1,12 1:13:37:1,13 300
我想先按空格(' ')再(':')在Seatblocks列中按冒号分开，但每个单元格将导致列数不同。我具有重新排列列的功能，因此Seatblocks列位于工作表的末尾，但是我不确定从那里开始如何做。我可以使用内置text-to-columns函数和快速宏在excel中完成此操作，但是我的数据集记录太多，无法处理excel。
(' ')
(':')
Seatblocks
text-to-columns
excel
最终，我想记录约翰·列侬的记录并创建多行，并将每组座位的信息放在单独的行上。
这将座垫按空间划分，并给每个单独的行。
In [43]: df Out[43]: CustNum CustomerName ItemQty Item Seatblocks ItemExt 0 32363 McCartney, Paul 3 F04 2:218:10:4,6 60 1 31316 Lennon, John 25 F01 1:13:36:1,12 1:13:37:1,13 300 In [44]: s = df['Seatblocks'].str.split(' ').apply(Series, 1).stack() In [45]: s.index = s.index.droplevel(-1) # to line up with df's index In [46]: s.name = 'Seatblocks' # needs a name to join In [47]: s Out[47]: 0 2:218:10:4,6 1 1:13:36:1,12 1 1:13:37:1,13 Name: Seatblocks, dtype: object In [48]: del df['Seatblocks'] In [49]: df.join(s) Out[49]: CustNum CustomerName ItemQty Item ItemExt Seatblocks 0 32363 McCartney, Paul 3 F04 60 2:218:10:4,6 1 31316 Lennon, John 25 F01 300 1:13:36:1,12 1 31316 Lennon, John 25 F01 300 1:13:37:1,13
或者，将每个冒号分隔的字符串放在自己的列中：
In [50]: df.join(s.apply(lambda x: Series(x.split(':')))) Out[50]: CustNum CustomerName ItemQty Item ItemExt 0 1 2 3 0 32363 McCartney, Paul 3 F04 60 2 218 10 4,6 1 31316 Lennon, John 25 F01 300 1 13 36 1,12 1 31316 Lennon, John 25 F01 300 1 13 37 1,13
这有点丑陋，但也许有人会采用更漂亮的解决方案。
