如何在pandas字符串列的最后一个整数位置拆分数据？

方法一：用rsplit结合正则断言精准拆分 #

直接通过从右向左匹配最后一个数字后的空格，拆分出两部分：

# 拆分原列并生成两个新列
df[['前半部分', '后半部分']] = df['Original Column'].str.rsplit(r'(?<=\d)\s+', n=1, expand=True)

• 正则r'(?<=\d)\s+'的作用：(?<=\d)是正向肯定断言，确保匹配的空格紧跟在数字之后；\s+匹配一个或多个空格。
• rsplit从字符串右侧开始查找分隔符，n=1限制只拆分1次，刚好在最后一个数字后的空格处分割，完美符合你的需求。

方法二：用str.extract捕获分组提取 #

通过正则分组直接提取前后两部分内容：

# 捕获两个分组生成新列
df[['前半部分', '后半部分']] = df['Original Column'].str.extract(r'^(.*\d)\s+(.*)$', expand=True)

• 正则r'^(.*\d)\s+(.*)$'的逻辑：
  • (.*\d)捕获第一组：从字符串开头到最后一个数字的所有内容（包含数字）；
  • \s+匹配数字后的空格；
  • (.*)$捕获第二组：空格之后的所有文本内容。

这两种方法都能避免你之前代码中“每个数字都拆分”的问题，精准定位到最后一个数字的位置完成分割。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rishabh Tripathi