如何在DataFrame中通过字符串匹配将字符串拆分为两个子串

可以利用 pandas 的字符串拆分方法 str.split() 实现需求，以下是具体实现步骤：

示例代码 #

import pandas as pd

# 构造符合逻辑的原数据集 df1（修正原示例中英文字词与中文语句不匹配的问题）
data = {
    "Sentence": ["我和约翰前往该区域，耗时20分钟", "我跑出房子后仓促下了结论"],
    "word": ["前往", "仓促"]
}
df1 = pd.DataFrame(data)

# 按每行对应的word拆分Sentence，生成source和target列
df2 = df1.join(
    df1["Sentence"].str.split(df1["word"], n=1, expand=True).rename(columns={0: "source", 1: "target"})
)

print(df2)

代码说明 #

• str.split(df1["word"], n=1, expand=True)：以每行专属的word为分隔符，对Sentence执行仅1次拆分，并将拆分结果展开为独立DataFrame
• rename()：将拆分生成的两列重命名为需求指定的source和target
• join()：把拆分后的列合并回原数据集，得到最终的df2

输出结果 #

注意：使用时需确保word列的内容确实存在于对应行的Sentence中，否则拆分操作会返回空值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vivek kanna Jayaprakash