如何在Python中将pandas DataFrame列按固定字符长度拆分为多列

str.split是按指定分隔符拆分文本，不适合固定长度拆分的场景，你可以用str.findall配合正则实现需求，具体实现步骤如下：

• 第一步：先构造测试用的DataFrame（你自己的项目中可以跳过这步，直接用你已有的df即可）

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2],
    'body': ['abcdefgh', 'xyzk']
})

• 第二步：执行拆分逻辑，按每3个字符为一块拆分

# 正则`.{1,3}`表示匹配1-3个任意字符，刚好符合固定长度拆分、最后不足3个也保留的需求
split_res = df['body'].str.findall(r'.{1,3}')
# 把拆分得到的列表转为DataFrame，赋值给新列，fillna用于把空缺位置替换为空字符串
df[['body1', 'body2', 'body3']] = pd.DataFrame(split_res.tolist(), index=df.index).fillna('')

• 输出结果验证：执行后得到的df和你期望的效果完全一致：

id     body body1 body2 body3
0   1  abcdefgh   abc   def    gh
1   2     xyzk   xyz     k      

备选实现：如果你提前确定了最多拆分的列数，也可以用str.extract直接按分组提取，代码更简洁：

df[['body1', 'body2', 'body3']] = df['body'].str.extract(r'(.{1,3})?(.{1,3})?(.{1,3})?').fillna('')

如果后续需要调整拆分的块长度，只需要把正则里的3改成你需要的长度即可，比如要每4个字符拆一块，就改成.{1,4}。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ozturkib