Pandas拆分固定宽度列并转置生成二维数组的实现问题

不需要用str.split()，有两种更适配固定宽度拆分的实现方案：

• 方案1：字符串切片（适合规则固定无变化的场景）
  你当前Year固定占前4位，剩余内容为Period，直接按位置截取即可：

# 截取前4位为Year，第4位之后为Period
df['Year'] = df['Year/Period'].str[:4]
df['Period'] = df['Year/Period'].str[4:]
# 可选：删除原列、调整列顺序
df = df.drop(columns=['Year/Period'])[['Year', 'Period', 'PurchDoc']]

• 方案2：正则提取（适配性更强，避免格式波动出错）
  通过正则匹配字段规则，自动提取对应值，容错率更高：

# 匹配FY+两位数字作为Year，P+两位数字作为Period
df[['Year', 'Period']] = df['Year/Period'].str.extract(r'^(FY\d{2})(P\d{2})', expand=True)
df = df.drop(columns=['Year/Period'])[['Year', 'Period', 'PurchDoc']]

用Pandas的pivot透视方法即可直接实现你要的行转列效果：

# 以Year为行索引，Period为列名，PurchDoc为填充值
result_df = df.pivot(index='Year', columns='Period', values='PurchDoc').reset_index()

生成的result_df结构和你给出的示例完全一致，后续数值类型转换、空值处理你可以按自己需求调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Asrakh