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用split函数切割字符串
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在Python的字符串处理中，
split()是一个非常常用的方法。split()方法有一个不太为人熟知但非常有用的参数叫做expand（在pandas的str.split()中），让我们来详细讲解它的用法。基本split()方法
首先回顾一下基本的
split()用法：pandas中的str.split()和expand参数
在pandas库中，
str.split()方法有一个expand参数，它可以将分割后的结果扩展为DataFrame的列。基本语法
pat: 分隔符，默认为空白符
n: 分割次数，-1表示全部分割
expand: 如果为True，返回DataFrame/MultiIndex；如果为False，返回Series/Index
expand=False (默认)
当
expand=False时，split()返回一个包含列表的Series：输出：
expand=True
当
expand=True时，split()会将分割后的各部分作为新列返回：输出：
expand参数的实际应用
1. 分割固定格式的数据
输出：
2. 控制分割次数
结合
n参数可以控制分割次数：输出：
3. 处理不等长的分割结
输出：
注意事项
- 当
expand=True时，返回的是一个DataFrame，而不是Series
- 缺失值会用
NaN填充
- 分割后的列数由最大分割结果决定
- 在纯Python的字符串
split()中没有expand参数，这是pandas特有的功能
总结
expand参数在pandas的str.split()中非常有用，特别是当你需要将分割后的字符串部分作为单独的列处理时。它提供了一种简洁的方式将字符串数据转换为结构化数据，便于后续的分析和处理。Prev
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