python - 使用固定宽度拆分字符串类型的 Pandas 列(类似于具有固定宽度的 Excel 文本到列功能)

Question

我有一个 CCYPair 的数据框和类似于以下的相应现货值:

当前日期范围:

d = {'CCYPair': ['EURUSD', 'USDJPY'], 'Spot': [1.2, 109]}
df = pd.DataFrame(data=d)

我希望将 CCYPair 列拆分为 CCY1 和 CCY2。这可以在 Excel 中使用文本到列或通过左右功能轻松实现。然而，即使在搜索了一段时间之后，我发现在 pandas 数据帧中获得相同的结果非常棘手。

我只能找到 pandas.read_fwf 但那是为了从文件中读取。我已经有了一个数据框，我希望根据固定宽度拆分其中一列。

我确定我在这里遗漏了一些基本的东西 - 只是想不通是什么。

我已经尝试过 df['CCY1'] = df['CCYPair'][0:3] 但这会应用列上的 [0:3] 而不是列中的每个条目.所以我最终得到了前三个 CCYPair 值，然后是 NaN。

预期结果:

d = {'CCY1': ['EUR', 'USD'], 'CCY2': ['USD', 'JPY'], 'Spot': [1.2, 109]}
df = pd.DataFrame(data=d)

Answer 1

您可以尝试提取:

df[['CCY1','CCY2']] = df.CCYPair.str.extract('(.{3})(.*)')

输出:

  CCYPair   Spot CCY1 CCY2
0  EURUSD    1.2  EUR  USD
1  USDJPY  109.0  USD  JPY