python - Pandas DataFrame，将具有多个值的列分成多列并删除空值

Question

我有一个数据框，它的一个特定列具有如下所示的温度值

'35-40',
 '35-40',
 '40-45',
 '40-45',
 '45-50',
 '40-45',
 '40-45',
 nan,
 '40-45',
 nan,
 '40-45',
 '40-45',
 '35-40',

我正在尝试创建一个分隔最低和最高温度的新列。在用“nan”填充的行中，我希望“，”之后的值也为“nan”。我该怎么做？我已经尝试了下面的代码，但它没有工作。

train["Maximum Temperature"] = train["Cellar Temperature"].apply(lambda x: np.nan if train["Cellar Temperature"][0]==np.nan else (str(x).split("-")[1]))

每当我运行上面的代码时，我都会收到以下错误

IndexError: list index out of range

请帮我。

Answer 1

尝试：

train[["Minimum Temperature", "Maximum Temperature"]]=train["Cellar Temperature"].str.split("-", expand=True, n=1)

str.split()将通过提供的分隔符拆分字符串 --在这种情况下。然后expand将爆炸拆分数组，因此每个元素将进入单独的列。然后n=1将最大拆分限制为 1（否则您会收到错误，以防任何单元格中有超过 1 个连字符）。

Answer 2

您可以使用extract两者来获得：

df['temp'].str.extract('(?P<minimum>\d+)-(?P<maximum>\d+)')

输出：

   minimum maximum
0       35      40
1       35      40
2       40      45
3       40      45
4       45      50
5       40      45
6       40      45
7      NaN     NaN
8       40      45
9      NaN     NaN
10      40      45
11      40      45
12      35      40

Answer 3

要直接更正您的代码，请尝试

train["Maximum Temperature"] = train["Cellar Temperature"].apply(lambda x: np.nan if pd.isnull(x) else x.split("-")[1])