对比excel与python 的分列处理方式

Excel 分列

Excel中对数据进行分列是非常简单的。如下：

1. 选中需要处理的列 功能卡"数据"，“分列"按钮，即出现设置弹窗 选"分隔符号”
2. 点击下一步 左上部分，勾选"逗号"
3. 点击下一步
4. 最后看到结果预览，没问题，直接点击完成

pandas 分列

pandas对文本列进行分列，非常简单：

df = pd.DataFrame({'姓名':['张三', '李四','王五'] , 
                 "科目":['语文,100','语文,86','语文,96']})
df

res = df["科目"].str.split(',',expand= True)
res

重命名column 的名字就可以啦

df[["科目",'分数']]=res
df

DataFrame.str.split() ：
对文本列分列，第一参数指定分隔符
参数 expand ，表示是否扩展成列，若设置为 True ，则分割后的每个元素都成为单独一列

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再来个复杂的需求

有时候，我们希望分割的内容，转化成行，需求如下：

EXCEL 操作

比如，第一行 张三 的科目中有3个元素，则分割结果 张三就有3行
使用Excel自带功能处理这需求就比较困难，我们使用PowerQuery来处理：

功能区"Power Query"，点"从表/范围"
此时会启动 Power query 编辑窗口

点选 科目 整列
上方功能区"开始"，“转换"区中，点选"拆分列”，选"按分隔符"

这里大部分设置与 Excel 自带功能基本一致
点开"高级选项"，点选"拆分为"中的"行"

功能区"开始"，最左边点按钮"关闭并上载"，即可把结果输出会 Excel

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pandas操作

df = pd.DataFrame({'姓名':['张三', '李四','王五'] , "科目":['语文,数学,体育','语文,数学','语文,数学'] })
df

df.drop('科目', axis=1).join(
    df["科目"].str.split(',',expand=True).stack().reset_index(
    level=1, drop=True).rename("科目"))

此代码比较长，分步拆解一下：

df["科目"].str.split(',',expand=True)

df["科目"].str.split(',',expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename("科目")

df.drop('科目', axis=1)

分布拆解更容易懂，大家可以自行用代码尝试下，这样更容易记得牢