pandas.Series.str.partition#
- Series.str.partition(sep=' ', expand=True)[源代码]#
在第一次出现时拆分字符串 sep 。
的第一次出现时拆分字符串。 sep ，并返回包含分隔符之前的部分、分隔符本身和分隔符之后的部分的3个元素。如果未找到分隔符，则返回包含字符串本身的3个元素，后跟两个空字符串。
- 参数
- sep字符串，默认空格
要拆分的字符串。
- expand布尔值，默认为True
如果为True，则返回DataFrame/MultiIndex扩展维度。如果为False，则返回Series/Index。
- 退货
- 对象的数据帧/多索引或序列/索引
参见
rpartition在最后一次出现时拆分字符串 sep 。
Series.str.split在给定分隔符周围拆分字符串。
str.partition标准库版本。
示例
>>> s = pd.Series(['Linda van der Berg', 'George Pitt-Rivers']) >>> s 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers dtype: object
>>> s.str.partition() 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers
按最后一个空格而不是第一个空格进行分区：
>>> s.str.rpartition() 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers
用不同于空间的东西隔开：
>>> s.str.partition('-') 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt - Rivers
要返回包含元组而不是DataFrame的Series，请执行以下操作：
>>> s.str.partition('-', expand=False) 0 (Linda van der Berg, , ) 1 (George Pitt, -, Rivers) dtype: object
也可在索引中使用：
>>> idx = pd.Index(['X 123', 'Y 999']) >>> idx Index(['X 123', 'Y 999'], dtype='object')
这将创建一个多索引：
>>> idx.str.partition() MultiIndex([('X', ' ', '123'), ('Y', ' ', '999')], )
或带有元组的索引
expand=False：>>> idx.str.partition(expand=False) Index([('X', ' ', '123'), ('Y', ' ', '999')], dtype='object')