Pandas：如何分割多个分隔符？

Question

我的数据框在单列（coordinates）中包含纬度、经度和海拔高度，我想将coordinates列分成三列（纬度、经度和海拔高度）。

df：

ID                                                         Coordinates                                                      Region  
1     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe   
2     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe   
3     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe   
4     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe   
5     latitude_degrees: 52.00755721100514\nlongitude_degrees: 12.565129548994266\naltitude_meters: 185.23616827199143\n     Europe

预期输出：

ID           lat                lon                     alt             Region  
1      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe   
2      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe   
3      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe   
4      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe   
5      52.00755721100514  12.565129548994266     185.23616827199143     Europe

我尝试过的：

我尝试首先根据:基础拆分列，但它不起作用：

df.loc[df['Coordinates'].isin(["latitude_degrees", "longitude_degrees"])]= ""

我也尝试替换文本，但它不起作用：

df.Coordinates.replace(to_replace=['latitude_degrees','longitude_degrees'],value='')

Answer 1

让我们使用从列中extractall提取lat,long和，然后对其进行重塑，最后使用列和：altCoordinatesunstackjoinIDRegionc = df['Coordinates'].str.extractall(r'([\d.]+)')[0].unstack()d = df[['ID', 'Region']].join(c.set_axis(['lat', 'long', 'alt'], 1))   ID  Region                lat                long                 alt0   1  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.236168271991431   2  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.236168271991432   3  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.236168271991433   4  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.236168271991434   5  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143