这篇文章主要介绍了pandas中怎么使用split()方法分割字符串，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
python中有一系列内置的方法可以进行字符串操作，例如使用split()方法粉格子风，同样作为python中的pandas库也可以使用内置方法split()方法分割字符串，但是split()方法不能分割字符串分列，要想分列，需要先用.str将这一列转换为类似字符串的格式，就能够使用split()方法。
1、split()方法
根据分隔符或正则表达式对字符串进行拆分；
以逗号分隔的字符串可以用split拆分成数段，可以指定拆分的次数。
2、使用语法
Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)
3、参数:
pat : 字符串,默认使用空白分割，分列的依据，可以是空格，符号，字符串等等
n : 整型,默认为-1,既使用所有的分割点分割。
n参数，指定分隔的次数
>>> df[0].str.split('_', n = 1)
0 [A, 1_1]
1 [B, 2_1]
2 [C, 3_1]
3 [D, 4_1]
Name: 0, dtype: objectexpand : 布尔值，默认为False。可以指定拆分的次数
如果为真返回数据框(DataFrame)或复杂索引(MultiIndex)；如果为假，返回序列(Series)或者索引(Index).
4、返回值
expand参数：每个具体值的类型是字符串
5、使用实例
>>> import numpy,pandas; >>> s = pandas.Series([‘a_b_c‘, ‘c_d_e‘, numpy.nan, ‘f_g_h‘]) >>> s.str.split(‘‘) 0 [a, b, c] 1 [c, d, e] 2 NaN 3 [f, g, h] dtype: object >>> s.str.split(‘‘, -1) 0 [a, b, c] 1 [c, d, e] 2 NaN 3 [f, g, h] dtype: object
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