在分隔值上应用查找并在pandas中重新加入

，可以使用pandas库中的str.split()方法将字符串按照指定的分隔符进行拆分，并通过str.get()方法获取拆分后的指定位置的值。然后，可以使用pandas的join()方法将拆分后的值重新加入到原始DataFrame中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含分隔值的DataFrame
data = {'values': ['A;B;C', 'D;E;F', 'G;H;I']}
df = pd.DataFrame(data)

# 在分隔值上应用查找并重新加入
df['value_1'] = df['values'].str.split(';').str.get(0)
df['value_2'] = df['values'].str.split(';').str.get(1)
df['value_3'] = df['values'].str.split(';').str.get(2)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  values value_1 value_2 value_3
0  A;B;C       A       B       C
1  D;E;F       D       E       F
2  G;H;I       G       H       I

在这个示例中，我们首先使用str.split(';')方法将values列中的字符串按照分号进行拆分，然后使用str.get()方法获取拆分后的指定位置的值，并将其赋值给新的列value_1、value_2和value_3。最后，使用join()方法将新的列重新加入到原始DataFrame中。

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