在pandas中拆分列和命名

Question

我有一个数据文件，其中包含时间间隔的列，如0-10、11-20、21-30....、81-90。还有另外两列FH和SH下面的示例数据框表示我的数据的一部分：

df = pd.DataFrame()
df['Team'] = ['A','B','C']
df['0-10'] = ['4-0','2-2','3-2']
df ['11-20']= ['2-1','2-2','3-0']
df ['21-30'] = ['2-1','1-1','2-2']
df ['FH'] = ['5-3','6-6','5-5']
df ['SH'] = ['2-3','3-2','3-3']

我想做的是在时间间隔(0-10,11-20，21-30)下拆分元素，这意味着对于每个时间间隔'0-10‘到'0-10F’和'0-10A‘，我将有两个不同的列，'0-10F’下的值将是4，'0-10A‘将是0对于团队A，我将对其他时间间隔'11-20’到'11-20F‘和'11-20A’做同样的事情，我可以分别为每个列编写代码，如下所示：

df ['0-10F'] = df['0-10'].str.split('-').str[0]
df ['0-10A'] = df['0-10'].str.split('-').str[1]
df ['11-20F'] = df['11-20'].str.split('-').str[0]
df ['11-20A'] = df['11-20'].str.split('-').str[1]
df ['21-30F'] = df['21-30'].str.split('-').str[0]
df ['21-30A'] = df['21-30'].str.split('-').str[1]

有没有更好的方法来用一个通用代码为所有列编写它。以下是预期输出：

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​

谢谢。

泽普。

Answer 1

对带有-的列名使用DataFrame.filter，按每个列进行循环，并使用Series.str.split创建新的DataFrame，如果需要，还可以将值转换为整数：

for c in df.filter(like='-').columns:
    df[[f'{c}F', f'{c}A']] = df[c].str.split('-', expand=True).astype(int)

print (df)
  Team 0-10 11-20 21-30   FH   SH  0-10F  0-10A  11-20F  11-20A  21-30F  \
0    A  4-0   2-1   2-1  5-3  2-3      4      0       2       1       2   
1    B  2-2   2-2   1-1  6-6  3-2      2      2       2       2       1   
2    C  3-2   3-0   2-2  5-5  3-3      3      2       3       0       2   

   21-30A  
0       1  
1       1  
2       2