如何用Pandas将含编码与描述的单列拆分为两列？

你的代码逻辑本身没问题，问题出在列名大小写不匹配：原数据列名是Code（首字母大写），但你代码里用了小写的code，导致无法定位目标列。另外，如果数据中存在多个连续空格的情况，建议用正则匹配任意空白字符来拆分，适配更复杂的场景。

正确实现代码 #

import pandas as pd

# 模拟你的原始数据
data = {'Code': [
    '0.1.2 Contaminated land',
    '1.1.1 Standard foundations (default)',
    '1.1.2 Specialist foundations',
    '8.1.2 Preparatory groundworks'
]}
df = pd.DataFrame(data)

# 执行拆分：用正则匹配任意空白字符，只拆分1次，扩展为两列
df[['Column A', 'Column B']] = df['Code'].str.split('\s+', 1, expand=True)

# 查看结果
print(df[['Column A', 'Column B']])

输出结果 #

关键说明 #

• 必须严格匹配原数据的列名（Code而非code）
• 使用\s+作为分隔符，可以匹配单个或多个连续空格，避免因格式不规范导致拆分失败
• 参数1限制只拆分1次，确保描述部分的空格不会被错误拆分

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jimmy3421