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在Python的pandas庫(kù)中，str.split()函數(shù)是一個(gè)常用的字符串處理函數(shù)，它可以將一個(gè)字符串按照指定的分隔符進(jìn)行分割，并返回一個(gè)包含分割后子字符串的列表，這個(gè)函數(shù)非常有用，尤其是在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)。
創(chuàng)新互聯(lián)建站服務(wù)項(xiàng)目包括七星關(guān)區(qū)網(wǎng)站建設(shè)、七星關(guān)區(qū)網(wǎng)站制作、七星關(guān)區(qū)網(wǎng)頁(yè)制作以及七星關(guān)區(qū)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，七星關(guān)區(qū)網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到七星關(guān)區(qū)省份的部分城市，未來相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！
假設(shè)我們有一個(gè)包含地址信息的DataFrame，其中一列名為"Address"，我們想要提取出每個(gè)地址中的城市和州信息，我們可以使用str.split()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。
我們需要導(dǎo)入pandas庫(kù)：
import pandas as pd
接下來，我們創(chuàng)建一個(gè)包含地址信息的DataFrame：
data = {'Address': ['123 Main St, Anytown, CA', '456 Elm St, Othertown, NY', '789 Oak St, Sometown, TX']}
df = pd.DataFrame(data)
現(xiàn)在，我們可以使用str.split()函數(shù)來分割地址列：
df['Address'] = df['Address'].str.split(', ')
這將返回一個(gè)新的DataFrame，quot;Address"列被分割為一個(gè)包含子字符串的列表。
0 [123 Main St] [Anytown] [CA] 1 [456 Elm St] [Othertown] [NY] 2 [789 Oak St] [Sometown] [TX] Name: Address, dtype: object
接下來，我們可以通過索引來提取出城市和州信息，由于我們已經(jīng)知道地址的格式，我們可以確定城市和州信息分別位于分割后的列表的第1個(gè)和第2個(gè)元素（索引為0和1）：
df['City'] = df['Address'].str[0].str.strip() df['State'] = df['Address'].str[1].str.strip()
這將返回一個(gè)新的DataFrame，其中包含了城市和州信息：
Address City State
0 123 Main St Anytown CA
1 456 Elm St Othertown NY
2 789 Oak St Sometown TX
我們可以刪除原始的"Address"列，因?yàn)槲覀円呀?jīng)提取了所需的信息：
df = df.drop('Address', axis=1)
現(xiàn)在，我們已經(jīng)成功地使用str.split()函數(shù)提取了DataFrame中的城市和州信息，這種方法非常適用于處理包含分隔符的文本數(shù)據(jù)，可以大大簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理過程。
網(wǎng)頁(yè)題目：pandas.str.split后取某一部分?jǐn)?shù)據(jù)
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