Python笔记：数据分列

以下，是在Python中实现数据分列的方法。原理不作赘述，具体请看示例。

00. 构造数据集：

# 构造数据集
import pandas as pd
import numpy as npdf = pd.DataFrame({"商品名称":["山东-苹果","广西-西瓜","广东-荔枝","广东-菠萝","广西-黄皮"],"销售价格":["200元/箱","250元/筐","20元/千克","4元/只","15元/扎"],"销售金额":[2400,1200,4000,np.nan,3000]
})df

1.1 分列后分别在新的不同的列展示

# 分列后分别在新的不同的列展示
df["产地"] = df["商品名称"].str.split("-", expand = True)[0]
df["品名"] = df["商品名称"].str.split("-", expand = True)[1]
df

1.2 分列后在新的同一列展示

# 分列后在新的同一列展示
df["产地和品名"] = df["商品名称"].str.split("-", expand = False)
df

1.3 另一种分成两列的方法

# 另一种分成两列的方法
df_new = df["商品名称"].str.split("-", expand = True)
df_new.columns = ["水果产地","水果名称"]
df_new

1.4 分别把单价的数值和规格提取出来，并求未知的销售数量

# 分别把单价的数值和规格提取出来，并求未知的销售数量# 直接切片提取会包含"元"
df["价格"] = df["销售价格"].str.split("/",expand = True)[0]# 进一步处理，用replace函数把多余的字符"元"替换掉，并把文本型数值转换为数值型
df["单价"] = df["销售价格"].str.split("/",expand = True)[0].str.replace("元","").astype(float)# 或者用strip函数把多余的字符"元"删掉
df["单位价格"] = df["销售价格"].str.split("/",expand = True)[0].str.strip("元").astype(float)# 切片提取规格信息
df["规格"] = df["销售价格"].str.split("/", expand = True)[1]# 数据清洗完成后，相关两列相除，求商品销售数量
df["销售数量"] = df["销售金额"] / df["单价"]# 预览数据前先把缺失值屏蔽掉
df.fillna("")

03. 实用的职场办公技能

Excel比率可视化

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条件格式+函数的妙用

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空白内容错列填充

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