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：altCoordinatesunstackjoinIDRegion




c = df['Coordinates'].str.extractall(r'([\d.]+)')[0].unstack()

d = df[['ID', 'Region']].join(c.set_axis(['lat', 'long', 'alt'], 1))

   ID  Region                lat                long                 alt

0   1  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143

1   2  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143

2   3  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143

3   4  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143

4   5  Europe  52.00755721100514  12.565129548994266  185.23616827199143