Python如何分割含空值的字符串并拆分为pandas两列

核心逻辑是基于两类值的明确规则，用正则分别定向提取，不需要做多轮字符串拆分，兼容性好。
两类值的匹配规则：

• 两位字母编码：匹配连续2位大写英文字母
• Y/E标识：匹配独立出现的Y或E字符，避免误匹配两位编码内含的Y、E字母

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 原始数据
df = pd.DataFrame({
    'col1': ['AD', 'Y', 'E', 'AD E', 'WZ E']
})

# 提取两位字母编码，未匹配到填充空字符串
df['col1_new'] = df['col1'].str.extract(r'([A-Z]{2})', expand=False).fillna('')
# 提取独立的Y/E标识，未匹配到填充空字符串
df['col2_new'] = df['col1'].str.extract(r'\b([YE])\b', expand=False).fillna('')

代码说明 #

• 正则([A-Z]{2})会抓取字符串中出现的连续两位大写字母，适配编码单独出现、编码和标识用空格分隔的场景
• 正则\b([YE])\b中的\b是单词边界符，保证只会抓取单独成段的Y/E，不会把两位编码（比如YE、EY）里的单个字母误识别为标识
• .fillna('')会把匹配失败的缺失位置统一填充为空字符串，和预期输出格式完全一致

输出验证 #

运行代码后得到的结果和示例预期完全匹配：

如果存在两类值连写无分隔的特殊场景（比如ADE代表编码AD+标识E），只需要把标识列的匹配正则调整为r'([YE])$'（匹配字符串末尾的Y/E）即可适配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EconMatt