4.Python高频函数—数据分割split()

本文介绍了如何在pandas的dataframe中使用split()函数对字符串列进行拆分。内容包括split()函数的基本概念、如何按分隔符或正则表达式拆分字符串,并通过实际示例展示了expand参数为True和False时的不同效果,特别是如何在数据拆分后选择是否分列。

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这里是针对dataframe 的数据的列中的字符串进行分割、分列,首先需要先用.str将这一列转换为类似字符串的格式,然后再使用split()方法。

Part.1

split()函数

    根据分隔符或正则表达式对字符串进行拆分;返回数据框(DataFrame)或者复杂索引(MultiIndel)。

Series.str.split(pat=None,   # 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=-1,       # 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    expand=False    # expand为布尔类型,表示分割后是否转换为DataFrame。默认为False表示不转换。)

Part.2

split()函数应用示例

2.1 数据读取

    需求:将Anno 这一列进行拆分成:Gene Transcript Exon

panel_data = pd.read_csv("panel.bed", sep="\t")
panel_data:Chrom  Start  End  Annochr1  115252159  115252379  NRAS:NM_002524.4:exon4chr1  115256390  115
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