Python3 Pandas按条件拆分指定列至新增列未生效，求助修正方案

我帮你排查下问题哈～你的代码没达到预期效果主要有两个核心原因，咱们一步步来调整：

问题1：分隔符不匹配，拆分逻辑不对 #

你要拆分的列4内容是0.5 , Z20/1 ; 120，里面的逗号是空格+逗号+空格（,），而且还有分号分隔的部分；但你代码里用的是, （逗号+空格）作为分隔符，不仅匹配不上原内容的逗号分隔，而且就算匹配到，也只能拆出2部分，没法填充到7、8、9这3列里。

问题2：直接赋值不存在的列容易出索引对齐问题 #

原DataFrame没有7、8、9列的时候，直接用loc条件赋值，偶尔会因为索引匹配的问题导致赋值失败，更稳妥的方式是先拆分出结果，再合并到原表。

修正后的完整代码 #

import numpy as np
import pandas as pd

var001_sf = input("Enter file name to import : ")
var002_sf = var001_sf + ".csv"
# 读取数据，制表符分隔符合你的源数据格式
var002_ar1 = pd.read_csv(var002_sf, sep='\t', header=None)
var002_ar1 = var002_ar1.dropna(axis=0)  # 移除空行

# 关键步骤：先统一分隔符，把"; "替换成", "，再按" , "拆分出3列
split_result = var002_ar1.iloc[:, 4].str.replace(' ; ', ' , ', regex=False).str.split(' , ', n=2, expand=True)
# 给拆分后的列命名为7、8、9，对应目标列位置
split_result.columns = [7, 8, 9]

# 把拆分结果合并到原DataFrame
var002_ar1 = pd.concat([var002_ar1, split_result], axis=1)

# 只保留"LUB"行的拆分结果，其他行清空这三列
var002_ar1.loc[var002_ar1.iloc[:, 6] != 'LUB', [7, 8, 9]] = np.nan

# 保存时关闭索引输出，避免多出不必要的行号列
var002_ar1.to_csv("t250221.csv", sep='\t', index=False)

效果说明 #

运行这段代码后，列6为"LUB"的那一行：

• 列7会是0.5
• 列8会是Z20/1
• 列9会是120
  其他行的7、8、9列会是空值，完全符合你的需求～

备注：内容来源于stack exchange，提问作者sachee