Python read_csv划分列
在使用Python进行数据分析时，经常需要读取CSV文件并对其中的数据进行处理。Python中的pandas库提供了一个非常方便的方法来读取CSV文件，该方法可以将文件的内容加载到一个DataFrame对象中，然后可以对DataFrame对象进行各种操作，例如划分列。
读取CSV文件
首先，我们需要导入pandas库并使用read_csv()函数来读取CSV文件。假设我们要读取名为data.csv的文件，可以使用以下代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
这将把文件的内容加载到名为data的DataFrame对象中。
查看DataFrame对象
接下来，我们可以使用head()方法来查看DataFrame对象的前几行数据，以确保文件已正确加载。例如，我们可以使用以下代码查看前5行数据：
print(data.head())
划分列
要划分列，我们可以使用pandas中的str.split()方法。这个方法可以将字符串按照指定的分隔符划分为一个列表，并将其应用于DataFrame中的某一列。
假设我们有一个名为name的列，其中的值是由逗号分隔的姓名和姓氏，我们想要将它们分开。我们可以使用以下代码：
data[['First Name', 'Last Name']] = data['name'].str.split(',', expand=True)
在上面的代码中，我们使用了str.split()方法来将name列的值按照逗号进行划分，并将结果分别赋值给First Name和Last Name两列。expand=True参数表示将划分的结果扩展为两列。
完整示例
下面是一个完整的示例，展示了如何读取CSV文件并划分列：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 查看前5行数据
print(data.head())
# 划分列
data[['First Name', 'Last Name']] = data['name'].str.split(',', expand=True)
# 查看划分后的结果
print(data.head())
结果
运行上面的代码，你将会看到划分后的列被添加到了DataFrame对象中，并且每个姓名被分成了名字和姓氏两列。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用Python的pandas库读取CSV文件并划分列。通过使用read_csv()函数读取文件，然后使用str.split()方法划分列，我们可以轻松地处理CSV文件中的数据。希望本文能帮助你更好地理解如何使用Python进行数据分析。
