Метод split

Метод split аксессора str применяется к Series и возвращает объект Series, содержащий списки из строк, разделённых по указанному разделителю. Первым параметром передаётся разделитель (по умолчанию пробел). Также можно задать максимальное количество разбиений через параметр n и направление разбиения с помощью параметра expand, который управляет типом возвращаемого объекта.

Синтаксис

ser.str.split(pat=None, n=-1, expand=False)

Пример

Давайте разделим строки по пробелам:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['a b c', 'd e f', 'g h i'])
res = ser.str.split()
print(res)

Результат выполнения кода:

0	[a, b, c]
1	[d, e, f]
2	[g, h, i]
dtype: object

Пример

Давайте разделим строки по запятой:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['a,b,c', 'd,e,f', 'g,h,i'])
res = ser.str.split(',')
print(res)

Результат выполнения кода:

0	[a, b, c]
1	[d, e, f]
2	[g, h, i]
dtype: object

Пример

Давайте разделим строку на части с расширением результата в DataFrame:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['a,b,c', 'd,e,f', 'g,h,i'])
res = ser.str.split(',', expand=True)
print(res)

Результат выполнения кода:

 0	1	2
		0	a	b	c
		1	d	e	f
		2	g	h	i

Пример

Давайте ограничим количество разбиений с помощью параметра n:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['a-b-c-d', 'e-f-g-h', 'i-j-k-l'])
res = ser.str.split('-', n=1)
print(res)

Результат выполнения кода:

0	[a, b-c-d]
1	[e, f-g-h]
2	[i, j-k-l]
dtype: object

Пример

Давайте используем регулярное выражение в качестве разделителя:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['a1b2c3', 'd4e5f6', 'g7h8i9'])
res = ser.str.split(r'\d')
print(res)

Результат выполнения кода:

0	[a, b, c, ]
1	[d, e, f, ]
2	[g, h, i, ]
dtype: object

Смотрите также

метод rsplit,
который выполняет разбиение строк справа
метод partition,
который разделяет строку на три части
метод rpartition,
который разделяет строку на три части справа
метод extract,
который извлекает подстроки по регулярному выражению