dataframe 某列数据分列

想请教下如何把dataframe此列的数据分列，谢谢
目前分类遇到的问题见下图蓝色的有很多空的数据

dfx = pd.read_csv('D://dream/BD2/test_data_X/增加一列文件名.csv')
dfx.head(6)
columnsone = ' Elapsed step_n param1 param2 param3 param4 param5 param6 param7 param8 param9 param10 param11 param12 param13 param14 param15 param16 param17 param18 param19 param20 param21 param22 param23 param24 param25 param26 param27'

def find_column(row):
    temp = row.split(' ')
    temp_list = []
    for x in temp:
        if x != '':
            temp_list.append(x)

| 表头 | 表头 |
| ------ | ------ |
| 单元格 | 单元格 |
| 单元格 | 单元格 |

 Elapsed step_n param1 param2 param3 param4 param5 param6 param7 param8 param9 param10 param11 param12 param13 param14 param15 param16 param17 param18 param19 param20 param21 param22 param23 param24 param25 param26 param27
       0 Prehea    3.7  100.0 5000.0 381472 13651.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.8    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0  196.4  200.4  200.4  129.5  130.7  129.8  130.3  129.9 
     250 Prehea    2.5  100.0 5000.0 381472 13651.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.8    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0  196.4  200.4  200.4  129.5  130.7  129.9  130.3  129.9 
     500 Prehea    2.5  100.0 5000.0 381472 13651.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.8    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0  196.4  200.4  200.4  129.5  130.7  129.9  130.3  129.9 
     750 Prehea    1.2  100.0 5000.0 381472 13651.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.8    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0    0.0  196.4  200.4  200.4  129.5  130.7  129.9  130.3  129.9 

    return temp_list
# dfx[columnsone][0].split(' ')
# dfx['Elapsed'],dfx['step_n'],dfx['param1'],dfx['param2']   =df[columnsone].map(lambda x: x.split(' '))
dfx[columnsone].apply(find_column)
dfx[columnsone][0].split(' ')

博主可以使用melt()函数将DataFrame中的某些行展开为列。具体步骤如下：

确定需要展开的行，可以使用iloc或loc函数选择指定的行。例如，假设需要展开第2行，可以使用iloc函数选择该行：

row_to_expand = df.iloc[1]

使用to_frame()函数将选定的行转换为DataFrame对象，并使用transpose()函数将其转置为列：

expanded_row = row_to_expand.to_frame().transpose()

基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳！！！有其他问题也可以询问我哦💕（最新版更智能，功能更加强大）：
您好！如果您想将一个DataFrame中的某一列数据进行分列，可以使用pandas的str.split()方法。

假设您的DataFrame名为df，要对其中的'Elapsed step_n param1 param2 ...... param27'这一列进行分列操作，可以按照以下步骤进行：

使用split()方法将一整行数据拆分成一个列表，每个列表元素代表该行数据中的一个单词或数字。
df['Elapsed step_n param1 param2 ...... param27'] = df['Elapsed step_n param1 param2 ...... param27'].str.split(' ')
将列表中的每个元素按照它们在原数据中的位置转换为新列，并添加到DataFrame中。
df[['Elapsed', 'step_n', 'param1', 'param2', ......, 'param27']] = pd.DataFrame(df['Elapsed step_n param1 param2 ...... param27'].tolist(), index=df.index)
需要注意的是，如果原数据中的某些行存在空值，转换后对应的新列中会出现NaN值。如果您不希望出现NaN值，可以使用fillna()方法将它们填充成其他值。

参考GPT：你想将 dfx 的 columnsone 列进行分列，可以使用 split 函数和 apply 函数。具体方法如下：

# 用空格将每行数据分割成列表
split_data = dfx[columnsone].str.split(' ')
# 找到列表中元素个数最多的值，作为新列的个数
num_cols = split_data.apply(len).max()
# 构造新列的列名
new_cols = [f"param{x+1}" for x in range(num_cols)]
# 在 dfx 中加入新列
dfx[new_cols] = pd.DataFrame(split_data.tolist(), index=dfx.index)

这样就可以将 columnsone 列的数据按照空格分列，保存到 dfx 中对应的新列中。对于空值，可以用 fillna() 函数填充。例如，假设你想将空值填充为 0.0，可以使用以下代码：

dfx.fillna(0.0, inplace=True)

述代码会修改原始的 dfx 数据框。如果你不想修改原始数据，可以将结果保存到新的数据框中。
出现很多空数据的原因是你的字符串中有多个空格，但是你用split函数只将一个空格作为分隔符，所以在每个空格后都会产生一个空字符串。

要解决这个问题，你可以使用正则表达式模块re来将多个空格作为分隔符。代码如下：

import re

def find_column(row):
    temp_list = re.split('\s+', row.strip())
    return temp_list

这里使用了正则表达式中的\s+表示一个或多个空格作为分隔符，同时使用strip()函数去掉每个元素前后的空格。

另外，在处理完每个元素后，可以使用strip()函数去掉每个元素前后的空格，以防止空格对后续操作的影响。

我对你问题的理解是，你想将列1按照空格分成多列？如果我的理解是对的话，你只需要把原第一列提取出来用 split 将string分割开list,然后转成dataframe就行了。
假设 df 是你原数据，将它第一列分割开，然后再和原数据的其他列合并

#分割第一列成多列
llist = df.iloc[:,0].apply(lambda x:x.split()).values.tolist()
df2 = pd.DataFrame(llist)
# 重命名 columns
df2.columns = columnsone.split()
# 合并
pd.concat([df2, df.iloc[:,1:]], axis = 1)

基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳!!!有其他问题也可以询问我哦、”(最新版更智能，功能更加强大)

根据您提供的问题描述，您希望将DataFrame的某一列按空格分割为多列。这里是一个解决方案：

首先，我们需要安装并导入Pandas库：

!pip install pandas
import pandas as pd

接下来，我将使用您提供的数据创建一个简化版的DataFrame：

data = {
    "columnsone": [
        "0 Prehea 3.7 100.0 5000.0 381472 13651.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 196.4 200.4 200.4 129.5 130.7 129.8 130.3 129.9",
        "250 Prehea 2.5 100.0 5000.0 381472 13651.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 196.4 200.4 200.4 129.5 130.7 129.9 130.3 129.9",
    ]
}

dfx = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用str.split()方法将columnsone列的数据按空格分割为多列：

split_columns = dfx["columnsone"].str.split(expand=True)

最后，我们需要删除原始的columnsone列，并将新的分列数据与原始DataFrame合并：

dfx = dfx.drop(columns=["columnsone"]).join(split_columns)

现在，dfx已经包含了分列后的数据。您可以根据需要为新生成的列命名：

column_names = ["Elapsed", "step_n", "param1", "param2", "param3", "param4", "param5", "param6", "param7", "param8", "param9", "param10", "param11", "param12", "param13", "param14", "param15", "param16", "param17", "param18", "param19", "param20", "param21", "param22", "param23", "param24", "param25", "param26", "param27"]
dfx.columns = column_names

这样，您就可以得到按空格分列的DataFrame。注意，这个解决方案假设数据是按照固定的空格分隔的。如果数据的分隔符不一致，可能需要进行预处理以确保正确的分列。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
在 Pandas 中，可以使用 .str.split() 方法将某列的数据按照指定的分隔符进行分列。如果某些行的数据缺失或空白，可以使用 .fillna() 方法填充缺失值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读入数据
dfx = pd.read_csv('D://dream/BD2/test_data_X/增加一列文件名.csv')

# 定义要分列的列名
columnsone = 'Elapsed step_n param1 param2 param3 param4 param5 param6 param7 param8 param9 param10 param11 param12 param13 param14 param15 param16 param17 param18 param19 param20 param21 param22 param23 param24 param25 param26 param27'

# 将数据按空格分列，并根据列名进行命名
df_split = dfx[columnsone].str.split(' ', expand=True)
df_split.columns = columnsone.split(' ')

# 将分列后的数据合并到原数据框中
dfx = pd.concat([dfx, df_split], axis=1)

# 填充缺失值
dfx.fillna('', inplace=True)

# 输出结果
print(dfx.head())

其中，df_split = dfx[columnsone].str.split(' ', expand=True) 语句将数据按空格分列，并返回一个新的 DataFrame 对象。.fillna() 方法用于填充缺失值，该方法的 inplace=True 参数表示直接修改原数据框。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

问题描述：
如何将DataFrame中某一列的数据进行分列？
解决方案：
可以使用apply函数结合lambda表达式来实现对DataFrame中某一列数据的分列操作。
具体步骤如下：
1. 读取数据文件，生成DataFrame对象。
2. 定义一个函数，用于将某一行数据进行分列操作。
3. 使用apply函数结合lambda表达式，对DataFrame中某一列数据进行分列操作。
4. 将分列后的数据赋值给新的列。
代码实现：

python
import pandas as pd
# 读取数据文件，生成DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')
# 定义一个函数，用于将某一行数据进行分列操作
def split_column(row):
    return row.split(',')
# 使用apply函数结合lambda表达式，对DataFrame中某一列数据进行分列操作
df['new_column'] = df['column_to_split'].apply(lambda x: split_column(x))
# 将分列后的数据赋值给新的列
df[['new_column_1', 'new_column_2', 'new_column_3']] = pd.DataFrame(df['new_column'].tolist(), index=df.index)
# 删除原始列和分列后的列
df.drop(['column_to_split', 'new_column'], axis=1, inplace=True)