如何在Pandas中拆分DataFrame列并仅保留前两列（无需先删后留）

你可以通过两种更简洁高效的方式实现需求，无需先创建冗余列再删除：

方法1：拆分后直接截取前两列 #

利用iloc直接提取拆分结果的前两列，避免生成不需要的第三列：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'AB': ['A1_B1_C1', 'A2_B2_C2']})

# 拆分后仅取前两列赋值给新列A、B
df[['A', 'B']] = df['AB'].str.split('_', n=2, expand=True).iloc[:, :2]

执行后直接得到目标结果，无需额外删除操作。

方法2：使用正则表达式提取 #

通过str.extract直接匹配并提取前两个下划线分隔的片段，逻辑更直观：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'AB': ['A1_B1_C1', 'A2_B2_C2']})

# 正则匹配前两个非下划线片段
df[['A', 'B']] = df['AB'].str.extract(r'^([^_]+)_([^_]+)', expand=True)

正则表达式^([^_]+)_([^_]+)表示从字符串开头匹配第一个非下划线序列（对应A列），然后匹配下划线，再匹配第二个非下划线序列（对应B列），精准提取需要的部分。

两种方法都能避免冗余列的创建，比原方案更高效简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DeltaIV