当我们处理字符串数据时，经常需要按照特定的符号对字符串进行分割，Pandas可以使用str.split()方法实现字符串的分割。
下面将详细介绍分割字符的实现方法：
下面看一下示例：
import pandas as pd
#构造数据
data={'name':['zhang san','li si','wang wu'],'age':[10,11,12]}
df=pd.DataFrame(data)
#使用split()方法对字符串进行分割
df['name_new']=df['name'].str.split(' ')
print(df)
输出结果如下：
name age name_new
0 zhang san 10 [zhang, san]
1 li si 11 [li, si]
2 wang wu 12 [wang, wu]
在这个例子中，我们使用split()方法对“name”列中的字符串进行分割。通过指定分割符“空格”，split()方法返回了每个字符串分割后得到的多个子串的列表。
expand参数可以控制split()方法的返回值格式。expand=True时，split()输出的结果返回一个包含分割后所有子串的DataFrame。expand=False时，split()输出的结果返回一个包含所有分割后子串的Series。
下面看两个示例：
import pandas as pd
#数据
data={'name':['zhang san','li si','wang wu'],'age':[10,11,12]}
df=pd.DataFrame(data)
#使用split()方法对字符串进行分割
df_name_expanded=df['name'].str.split(' ',expand=True)
df_name_unexpanded=df['name'].str.split(' ',expand=False)
print('分割后返回的是一个DtaFrame：')
print(df_name_expanded)
print('分割后返回的是一个Series：')
print(df_name_unexpanded)
输出结果如下：
分割后返回的是一个DataFrame：
0 1
0 zhang san
1 li si
2 wang wu
分割后返回的是一个Series：
0 [zhang, san]
1 [li, si]
2 [wang, wu]
Name: name, dtype: object
在第一个示例中，我们使用了expand=True参数，split()方法分割后返回的是一个包含所有分割后子串的DataFrame。在这个DataFrame中，每个列包含一个子串。
在第二个示例中，我们使用默认的expand=False参数。split()方法分割后返回的是一个Series对象。在这个Series中，每个元素都是一个包含所有子串的列表。
总之，使用pandas的split()方法，我们可以快速轻松地将字符串按照指定的分隔符进行分割。
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