要处理 CSV 文件中的 Seatblocks 列，并根据空格和冒号拆分文本，然后将每组座位信息拆分成单独的行，你可以使用 pandas 库来实现。下面是一个详细的解决方案，分步解释如何完成这个任务：

1. 加载 CSV 文件

首先，使用 pandas 读取 CSV 文件到一个 DataFrame。

2. 处理 Seatblocks 列

定义一个函数来拆分 Seatblocks 列中的数据。你可以首先根据空格拆分每个字符串，然后进一步根据冒号拆分每个部分。

3. 将处理后的数据拆分为单独的行

将拆分后的数据转换为多个行。

4. 保存处理后的数据到新的 CSV 文件

以下是完成这些任务的代码示例：

import pandas as pd

# 1. 加载 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 2. 定义处理函数
def process_seatblocks(seatblocks):
    # 先用空格拆分
    blocks = seatblocks.split(' ')
    results = []
    for block in blocks:
        # 用冒号拆分每个部分
        parts = block.split(':')
        results.append(parts)
    return results

# 3. 应用处理函数
df['SeatblocksProcessed'] = df['Seatblocks'].apply(process_seatblocks)

# 4. 将列表拆分成单独的行
df_exploded = df.explode('SeatblocksProcessed')

# 5. 将拆分出的数据转成新的列
seatblocks_df = df_exploded['SeatblocksProcessed'].apply(pd.Series)

# 6. 将处理后的数据与原 DataFrame 合并
df_final = pd.concat([df_exploded.drop(columns=['SeatblocksProcessed']), seatblocks_df], axis=1)

# 7. 将最终结果保存到新的 CSV 文件
df_final.to_csv('processed_file.csv', index=False)

详细解释

1. 加载数据:

2. pd.read_csv('your_file.csv') 用于加载 CSV 文件。

3. 定义处理函数:

4. process_seatblocks 函数先用空格拆分字符串，然后用冒号拆分每个部分。返回一个包含拆分数据的列表。

5. 应用处理函数:

6. 使用 df['Seatblocks'].apply(process_seatblocks) 来处理 Seatblocks 列中的数据，将结果保存在新列 SeatblocksProcessed 中。

7. 将列表拆分成行:

8. df.explode('SeatblocksProcessed') 将包含列表的列展开为多个行，每行包含列表中的一个元素。

9. 将拆分出的数据转成新的列:

10. 使用 apply(pd.Series) 将列表转换为 DataFrame 的新列。

11. 合并数据:

12. 使用 pd.concat 将处理后的 DataFrame 与原 DataFrame 合并，生成最终结果。

13. 保存结果:

14. 使用 df_final.to_csv('processed_file.csv', index=False) 将处理后的数据保存到新的 CSV 文件。

这个方法会将每个 Seatblocks 记录拆分为多个行，并将拆分后的数据放入新的列中，适用于处理大型数据集。