如何将含制表符的DataFrame拆分为带表头的结构化列？

读取CSV文件后，得到的DataFrame格式如下：

Year	WhiteMale	WhiteFemale	BlackMale	BlackFemale
0   1900	46.6	48.7	32.5	33.5
1   1950	66.5	72.2	59.1	62.9
2   1960	67.4	74.1	61.1	66.3
3   1970	68.0	75.6	60.0	68.3
4   1975	69.5	77.3	62.4	71.3

希望将其拆分为带有对应表头的独立列，得到如下结果：

Year WhiteMale WhiteFemal BlackMale BlackFemal 
0 1900 46.6      48.7        32.5      33.5     
1 1950 66.5     72.2        59.1      62.9 
2 1960  67.4    74.1        61.1      66.2        
3 1970  68.0    75.6        60.0      68.3
4 1975 69.5     77.3        62.4     71.1

解决方法 #

方法1：读取CSV时指定正确分隔符 #

从原始数据格式来看，列之间是用**制表符（\t）**分隔的，读取时未指定分隔符会导致列未被正确拆分。直接在读取时指定分隔符即可：

import pandas as pd

# 替换为你的CSV文件路径
df = pd.read_csv('your_data.csv', sep='\t')
print(df)

方法2：已读取错误格式后的拆分处理 #

如果已经读取了错误格式的DataFrame（所有内容合并在一列），可以通过字符串拆分来修正：

import pandas as pd

# 假设已读取错误格式的df
# 提取并拆分表头
new_columns = df.columns[0].split('\t')
# 拆分每行数据为多列
df = df.iloc[:, 0].str.split('\t', expand=True)
# 设置新表头
df.columns = new_columns
# 重置索引（可选，根据需求调整）
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者quetoi71