Pandas中如何将空格分隔的单列拆分为多列？

解决方案1：拆分已读取的单列数据 #

如果数据已经被读取为单列，之前用str.split()失败大概率是没处理连续空格或未添加expand=True参数，试试以下代码：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame为df，目标列是'Column A'
# 按任意数量空格分割，expand=True直接生成多列
split_result = df['Column A'].str.split(r'\s+', expand=True)

# 给新列命名为Column A、Column B...格式
split_result.columns = [f'Column {chr(65 + i)}' for i in range(split_result.shape[1])]

# 替换原DataFrame的单列，或合并保留其他列（此处替换原列）
df = split_result.join(df.drop('Column A', axis=1))

解决方案2：读取文件时直接分割（更高效） #

如果是读取文件阶段就把多列读成了单列，直接在读取时指定分隔符一步到位：

# 用正则\s+匹配任意数量空格作为分隔符，直接读取为多列
df = pd.read_csv('你的文件名.csv', sep=r'\s+', header=0)

结果验证 #

处理后数据会从单列空格分隔格式，转换为每个空格分隔值对应独立列的格式，与你给出的预期输出一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ShrutiJ