我怎样才能以正确的方式将一列分成两列？

小能豆

我怎样才能以正确的方式将一列分成两列？

我正在从网站上抓取表格，并将其放入 Excel 文件中。我的目标是以正确的方式将一列拆分为两列。

我想要拆分的列：“FLIGHT”

我想要这个表格：

第一个例子：KL744 –> KL 和 0744

第二个示例：BE1013 –> BE 和 1013

因此，我需要将前 2 个字符（在第一列）分开，然后是接下来的 1-2-3-4 个字符。如果是 4 个字符，则保留它；如果是 3 个字符，则我想在它前面放一个 0；如果是 2 个字符，则我想在它前面放一个 00（因此我的目标是在第二列中得到 4 个字符/数字。）

我怎样才能做到这一点？

这是我的相关代码，其中已经包含格式化代码。

df2 = pd.DataFrame(datatable,columns = cols)
df2["UPLOAD_TIME"] = datetime.now()
mask = np.column_stack([df2[col].astype(str).str.contains(r"Scheduled", na=True) for col in df2])
df3 = df2.loc[~mask.any(axis=1)] 

if os.path.isfile("output.csv"):
    df1 = pd.read_csv("output.csv", sep=";")
    df4 = pd.concat([df1,df3])
    df4.to_csv("output.csv", index=False, sep=";")

else:
    df3.to_csv
    df3.to_csv("output.csv", index=False, sep=";")

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2024-12-06

共1个答案

小能豆

你可以通过以下步骤拆分“FLIGHT”列，并根据你的需求调整格式：

提取前两个字符（航空公司代码）。
提取航班号，并根据其长度添加前导零，使其总长度为 4 个字符。

下面是你可以用来实现该功能的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例数据
data = {'FLIGHT': ['KL744', 'BE1013', 'LH123', 'AF56']}
df2 = pd.DataFrame(data)

# 拆分FLIGHT列
df2['AIRLINE'] = df2['FLIGHT'].str[:2]  # 提取前两个字符 (航空公司代码)
df2['FLIGHT_NUMBER'] = df2['FLIGHT'].str[2:].str.zfill(4)  # 提取剩下的字符并补充前导零

# 显示结果
print(df2)

代码解释：

df2['AIRLINE'] = df2['FLIGHT'].str[:2]: 取出“FLIGHT”列的前两个字符，作为航空公司代码。
df2['FLIGHT_NUMBER'] = df2['FLIGHT'].str[2:].str.zfill(4): 提取航班号部分，并使用 zfill(4) 填充前导零，确保每个航班号的长度为 4。

输出结果：

   FLIGHT AIRLINE FLIGHT_NUMBER
0    KL744       KL           0744
1   BE1013       BE           1013
2    LH123       LH           0123
3    AF56        AF           0056

将其与现有的代码集成：

假设你已经有 df2 作为你的 DataFrame，你可以将上述拆分步骤放在代码中，确保数据按要求进行格式化：

# 假设 df2 已经存在并包含 'FLIGHT' 列
df2['AIRLINE'] = df2['FLIGHT'].str[:2]
df2['FLIGHT_NUMBER'] = df2['FLIGHT'].str[2:].str.zfill(4)

# 如果你要将其保存到 output.csv 文件中
if os.path.isfile("output.csv"):
    df1 = pd.read_csv("output.csv", sep=";")
    df4 = pd.concat([df1, df2])  # 合并数据
    df4.to_csv("output.csv", index=False, sep=";")
else:
    df2.to_csv("output.csv", index=False, sep=";")

这样，你就可以按照要求拆分“FLIGHT”列并将其保存为新的 CSV 文件。如果有任何其他问题，随时告诉我！

2024-12-06