在Pandas中如何基于+-符号将单列数据拆分为两个新列

核心逻辑是针对你给出的样本，每个open列的字符串长度均为偶数，按长度对半切割即可，也可以用正则匹配适配后续可能的规则扩展：

方法1：直接对半切片（性能最高，适配现有所有样本） #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'open': ['-2.5+2.5', '+3-3', '-1.5+1.5', '-1+1', '+3.5-3.5', 'PKPK']})

# 计算每个字符串的半长直接切片
half_len = df['open'].str.len() // 2
df['open1'] = df.apply(lambda x: x['open'][:half_len[x.name]], axis=1)
df['open2'] = df.apply(lambda x: x['open'][half_len[x.name]:], axis=1)

# 提取目标列
result = df[['open1', 'open2']]

运行后result完全匹配你需要的输出格式。

方法2：正则匹配（适合规则扩展场景） #

如果后续open列的格式可能调整，可以用正则匹配指定格式的片段：

# 正则规则：匹配带正负号的数值（支持小数）或者PK字符串，分为两组
extract_pat = r'([+-]?\d*\.?\d+|PK)([+-]?\d*\.?\d+|PK)'
df[['open1', 'open2']] = df['open'].str.extract(extract_pat)
result = df[['open1', 'open2']]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Canovice