如何用Pandas自动命名动态新增的拆分列（前缀+序号）

需求：将示例CSV读取为Pandas DataFrame后，拆分Dimensions列并提取各分段的首个值作为新列，要求自动以data_+序号（如data_0、data_1）的格式命名新增列，无需手动指定列名，适配列数量变化的场景。

示例CSV内容 #

Name,Dimensions,Color
Chair,!12:88:33!!9:10:50!!40:23:11!,Red
Table,!9:10:50!!40:23:11!,Brown
Couch,!40:23:11!!12:88:33!,Blue

原处理代码（需手动指定列名） #

import pandas as pd

df = pd.read_csv("./data.csv")

df[["first","second","third"]] = (df['Dimensions']
               .str.strip('!')
               .str.split('!{1,}', expand=True)
               .apply(lambda x: x.str.split(':').str[0]))
               
df = df.drop("Dimensions", axis=1)

修改后的代码（自动生成列名） #

import pandas as pd

df = pd.read_csv("./data.csv")

# 拆分并提取各分段首个值，得到临时DataFrame
temp_df = (df['Dimensions']
           .str.strip('!')
           .str.split('!{1,}', expand=True)
           .apply(lambda x: x.str.split(':').str[0]))

# 生成动态列名：data_0、data_1...
temp_df.columns = [f'data_{i}' for i in range(temp_df.shape[1])]

# 合并临时DataFrame到原数据，删除原Dimensions列
df = pd.concat([df.drop("Dimensions", axis=1), temp_df], axis=1)

代码说明 #

1. 先处理Dimensions列，拆分后提取首个值得到临时DataFrame，此时列名是默认的0、1、2...
2. 通过列表推导式生成data_+序号格式的列名，数量匹配临时DataFrame的列数
3. 使用pd.concat合并原数据（已删除Dimensions列）和临时DataFrame，保证列名自动适配任意数量的拆分结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user326964