对熊猫DataFrame中的列进行.str.split（）操作后，获取最后一个“列”

我在pandas DataFrame中有一列想要在一个空格上拆分。使用进行拆分非常简单DataFrame.str.split(' ')，但是我无法从最后一个条目中创建新列。当我.str.split()进入列时，我得到了一个数组列表，但我不知道如何操纵它来为我的DataFrame获取新列。

这是一个例子。列中的每个条目都包含“符号数据价格”，我想将价格分开（并在一半情况下最终删除“ p” ...或“ c”）。

import pandas as pd
temp = pd.DataFrame({'ticker' : ['spx 5/25/2001 p500', 'spx 5/25/2001 p600', 'spx 5/25/2001 p700']})
temp2 = temp.ticker.str.split(' ')

产生

0    ['spx', '5/25/2001', 'p500']
1    ['spx', '5/25/2001', 'p600']
2    ['spx', '5/25/2001', 'p700']

但是temp2[0]只给出一个列表项的数组temp2[:][-1]就会失败。如何将每个数组中的最后一个条目转换为新列？谢谢！

做这个：

In [43]: temp2.str[-1]
Out[43]: 
0    p500
1    p600
2    p700
Name: ticker

因此，总计为：

>>> temp = pd.DataFrame({'ticker' : ['spx 5/25/2001 p500', 'spx 5/25/2001 p600', 'spx 5/25/2001 p700']})
>>> temp['ticker'].str.split(' ').str[-1]
0    p500
1    p600
2    p700
Name: ticker, dtype: object

您可以使用该tolist方法作为中介：

In [99]: import pandas as pd

In [100]: d1 = pd.DataFrame({'ticker' : ['spx 5/25/2001 p500', 'spx 5/25/2001 p600', 'spx 5/25/2001 p700']})

In [101]: d1.ticker.str.split().tolist()
Out[101]: 
[['spx', '5/25/2001', 'p500'],
 ['spx', '5/25/2001', 'p600'],
 ['spx', '5/25/2001', 'p700']]

从中可以制作新的DataFrame：

In [102]: d2 = pd.DataFrame(d1.ticker.str.split().tolist(), 
   .....:                   columns="symbol date price".split())

In [103]: d2
Out[103]: 
  symbol       date price
0    spx  5/25/2001  p500
1    spx  5/25/2001  p600
2    spx  5/25/2001  p700

从好的方面来说，您可以确定价格：

In [104]: d2["price"] = d2["price"].str.replace("p","").astype(float)

In [105]: d2
Out[105]: 
  symbol       date  price
0    spx  5/25/2001    500
1    spx  5/25/2001    600
2    spx  5/25/2001    700

PS：但是如果您真的只想最后一列，apply就足够了：

In [113]: temp2.apply(lambda x: x[2])
Out[113]: 
0    p500
1    p600
2    p700
Name: ticker

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/text.html

s2 = pd.Series(['a_b_c', 'c_d_e', np.nan, 'f_g_h'])
s2.str.split('_').str.get(1)

要么

s2.str.split('_').str[1]

使用熊猫0.20.3：

In [10]: import pandas as pd
    ...: temp = pd.DataFrame({'ticker' : ['spx 5/25/2001 p500', 'spx 5/25/2001 p600', 'spx 5/25/2001 p700']})
    ...:

In [11]: temp2 = temp.ticker.str.split(' ', expand=True)  # the expand=True return a DataFrame

In [12]: temp2
Out[12]:
     0          1     2
0  spx  5/25/2001  p500
1  spx  5/25/2001  p600
2  spx  5/25/2001  p700

In [13]: temp3 = temp.join(temp2[2])

In [14]: temp3
Out[14]:
               ticker     2
0  spx 5/25/2001 p500  p500
1  spx 5/25/2001 p600  p600
2  spx 5/25/2001 p700  p700

如果您正在寻找单线（就像我来这里一样），这应该做得很好：

temp2 = temp.ticker.str.split(' ', expand = True)[-1]

您还可以按如下方式简单地修改此答案，以将此列分配回原始DataFrame：

temp['last_split'] = temp.ticker.str.split(' ', expand = True)[-1]

我想这是一个很流行的用例。