这期内容当中小编将会给大家带来有关 Pandas中partition( ) 方法如何使用，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
成都创新互联公司10多年企业网站设计服务;为您提供网站建设,网站制作,网页设计及高端网站定制服务,企业网站设计及推广,对成都卫生间隔断等多个领域拥有丰富的网站营销经验的网站建设公司。
Series.str.partition(pat=’ ‘, expand=True)从左边分割字符串,相比split保留分隔符
Series.str.rpartition(pat=’ ‘, expand=True)从右边开始分割
参数:
pat : 字符串,分割点
expand : 布尔值,决定返回类型
返回:
数据框DataFrame/复杂索引MultiIndex/序列Series/索引
>>> s = Series(['A_B_C', 'D_E_F', 'X'])0 A_B_C1 D_E_F2 X
dtype: object
>>> s.str.partition('_') 0 1 20 A _ B_C1 D _ E_F2 X
>>> s.str.rpartition('_') 0 1 20 A_B _ C1 D_E _ F2 X上述就是小编为大家分享的 Pandas中partition( ) 方法如何使用了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。