我想将数据框中的数据分成两列，并使用这些数据构建新列。
我的数据框是，
dfc = pd.DataFrame( {"A": ["GT:DP:RO:QR:AO:QA:GL", "GT:DP:RO:QR:AO:QA:GL", "GT:DP:RO:QR:AO:QA:GL", "GT:DP:GL", "GT:DP:GL"], "B": ["0/1:71:43:1363:28:806:-71.1191,0,-121.278", "0/1:71:43:1363:28:806:-71.1191,0,-121.278", "0/1:71:43:1363:28:806:-71.1191,0,-121.278", "1/1:49:-103.754,0,-3.51307", "1/1:49:-103.754,0,-3.51307"]} )
我想要名为 GT、DP、RO、QR、AO、QA、GL 的各个列，其值来自列 B
我想产生输出，
我们可以使用 a = df.A.str.split(":", expand = True) 和 b = df.B.str.split(":", expand = True) 得到两个单独的数据框。这些可以与 c = pd.merge(a, b, left_index = True, right_index = True) 合并以获得所有需要的数据。但是，不是预期的格式。
有什么建议吗？我认为更好的方法是在 A 和 B 两列上使用 split 然后创建一个包含值的 dict 列A 作为键，B 作为值。然后可以将此列转换为数据框。
谢谢
最佳答案
使用 OrderedDict 在创建数据帧的两个相关列的 dict 映射后保留顺序 : "，扁平化为一个列表。
稍后将其提供给数据框构造函数。
from collections import OrderedDict
L = dfc.apply(
lambda x: OrderedDict(zip(x['A'].split(':'), x['B'].split(':'))), 1).tolist()
pd.DataFrame(L)
关于python - 拆分，将数据映射到 Pandas 数据框中的两列中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41375297/