Pandas数据框：将列拆分为多列，右对齐不一致的单元格条目

Question

我有一个pandas数据框，里面有一列叫做'City, State, Country'。我想把这一列分成三个新列，分别是'City'、'State'和'Country'。

0                 HUN
1                 ESP
2                 GBR
3                 ESP
4                 FRA
5             ID, USA
6             GA, USA
7    Hoboken, NJ, USA
8             NJ, USA
9                 AUS

把这一列分成三列其实很简单：

location_df = df['City, State, Country'].apply(lambda x: pd.Series(x.split(',')))

不过，这样做会导致数据是左对齐的：

     0       1       2
0    HUN     NaN     NaN
1    ESP     NaN     NaN
2    GBR     NaN     NaN
3    ESP     NaN     NaN
4    FRA     NaN     NaN
5    ID      USA     NaN
6    GA      USA     NaN
7    Hoboken  NJ     USA
8    NJ      USA     NaN
9    AUS     NaN     NaN

那我该怎么做才能让新列的数据是右对齐的呢？我需要逐行处理，数一下逗号的数量，然后分别处理里面的内容吗？

Answer 1

因为你在处理字符串，所以我建议你对当前的代码做一些修改，也就是：

location_df = df[['City, State, Country']].apply(lambda x: pd.Series(str(x).split(',')))

我通过测试其中一列让我的代码正常工作了，但你可以试试这个方法。

Answer 2

假设你有一个列的名字叫做 target

df[["City", "State", "Country"]] = df["target"].str.split(pat=",", expand=True)

Answer 3

我会这样做：

foo = lambda x: pd.Series([i for i in reversed(x.split(','))])
rev = df['City, State, Country'].apply(foo)
print rev

      0    1        2
0   HUN  NaN      NaN
1   ESP  NaN      NaN
2   GBR  NaN      NaN
3   ESP  NaN      NaN
4   FRA  NaN      NaN
5   USA   ID      NaN
6   USA   GA      NaN
7   USA   NJ  Hoboken
8   USA   NJ      NaN
9   AUS  NaN      NaN

我觉得这样可以满足你的需求，不过如果你还想让结果看起来更好，并且想要按城市、州和国家的顺序排列列的话，你可以加上以下内容：

rev.rename(columns={0:'Country',1:'State',2:'City'},inplace=True)
rev = rev[['City','State','Country']]
print rev

     City State Country
0      NaN   NaN     HUN
1      NaN   NaN     ESP
2      NaN   NaN     GBR
3      NaN   NaN     ESP
4      NaN   NaN     FRA
5      NaN    ID     USA
6      NaN    GA     USA
7  Hoboken    NJ     USA
8      NaN    NJ     USA
9      NaN   NaN     AUS