如何将单个Pandas Dataframe列的内容拆分为多个新列

Question

假设我有两个运动队的记录数据。

d = {'Team': [1, 2], 'Record': ['5-0', '3-2']}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

    Team    Record
0     1      5-0
1     2      3-2

我希望将记录拆分并附加到每个团队的新列中，如下所示：

d = {'Team': [1, 2], 'Record': ['5-0', '3-2'], 'Wins': [5, 3], 'Losses' : [0, 2]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df


  Team  Record  Wins    Losses
0   1    5-0     5         0
1   2    3-2     3         2

由于连字符的缘故，Records列中的数据是一个对象。

(df.dtypes)

Team       int64
Record    object
dtype: object

我该怎么做呢？会不会是某种正则表达式，然后是遍历记录列的每一行的列表理解？我想在一个数据帧中为大约400个团队做这件事。提前感谢你的帮助。

Answer 1

使用pandas字符串方法，特别是str split和str get，并将解压缩包assign到新列：

    df = (df
         .assign(Wins= df.Record.str.split('-').str.get(0),
                 Losses = df.Record.str.split('-').str.get(-1)
            )
          )

df


  Team  Record  Wins    Losses
0   1    5-0     5         0
1   2    3-2     3         2

Answer 2

如果数据表现良好，您可以将Series.str.extract与命名捕获组(Number)-(Number)一起使用。然后再向后收缩。

pd.concat([df, df['Record'].str.extract(r'(?P<Wins>\d)-(?P<Losses>\d)')], axis=1)
#   Team Record Wins Losses
#0     1    5-0    5      0
#1     2    3-2    3      2