如何用Python提取引号内值拆分到pandas DataFrame两独立列

你可以直接用以下两种可运行的方案实现需求，输出完全匹配你要的结果：

方法1：正则提取（推荐，容错性最高） #

用str.extract()通过正则直接捕获两个单引号包裹的目标值，不需要额外做字符串清洗：

import pandas as pd

# 构造示例数据
df = pd.DataFrame(
    ["'FRH02';'29290'", "'FRH01';'29300'", "'FRT02';'29310'", "'FRH03';'29340'", 
     "'FRH05';'29350'", "'FRG02';'29360'"],
    columns=['postcode']
)

# 正则匹配单引号内的内容，两个捕获组分别对应两个新列
df[['postcode1', 'postcode2']] = df['postcode'].str.extract(r"'([^']+)';'([^']+)'")

正则规则说明：

• '([^']+)' 表示匹配单引号包裹的内容，括号内是捕获组，会自动提取单引号之间的所有非单引号字符，也就是你需要的编码值
• 两段规则用分号;连接，刚好匹配原字段的分隔格式

方法2：字符串拆分（适合格式100%固定的场景） #

先按分号拆分字符串，再统一去掉每个拆分结果两端的单引号：

# 按分号拆分为两列，再批量去除每个值首尾的单引号
df[['postcode1', 'postcode2']] = (
    df['postcode']
    .str.split(';', expand=True)
    .apply(lambda col: col.str.strip("'"))
)

运行结果 #

两种方法执行后，输出结果完全符合预期：

如果不需要保留原postcode列，加一句df = df.drop(columns=['postcode'])即可。

之前用str.extract没生效，大概率是写正则时没有把需要提取的目标内容放到()捕获组内，没有捕获组的情况下方法不会返回提取到的有效值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oshimiri Atata