pandas.Series.str.rpartition # 系列.str。rpartition ( sep = ' ' , Expand = True ) [来源] # 在最后一次出现sep时分割字符串。 此方法在最后一次出现sep时分割字符串,并返回 3 个元素,其中包含分隔符之前的部分、分隔符本身以及分隔符之后的部分。如果未找到分隔符,则返回包含两个空字符串的 3 个元素,后跟字符串本身。 参数: sep str,默认空格要分割的字符串。 展开布尔值,默认 True如果为 True,则返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。如果为 False,则返回系列/索引。 返回: DataFrame/MultiIndex 或对象的系列/索引 也可以看看 partition在第一次出现sep时分割字符串。 Series.str.split围绕给定分隔符分割字符串。 str.partition标准库版本。 例子 >>> s = pd.Series(['Linda van der Berg', 'George Pitt-Rivers']) >>> s 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers dtype: object >>> s.str.partition() 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers 按最后一个空格而不是第一个空格进行分区: >>> s.str.rpartition() 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt-Rivers 用不同于空格的东西进行分区: >>> s.str.partition('-') 0 1 2 0 Linda van der Berg 1 George Pitt - Rivers 要返回包含元组而不是 DataFrame 的 Series: >>> s.str.partition('-', expand=False) 0 (Linda van der Berg, , ) 1 (George Pitt, -, Rivers) dtype: object 也可用于指数: >>> idx = pd.Index(['X 123', 'Y 999']) >>> idx Index(['X 123', 'Y 999'], dtype='object') 这将创建一个多重索引: >>> idx.str.partition() MultiIndex([('X', ' ', '123'), ('Y', ' ', '999')], ) 或者带有元组的索引expand=False: >>> idx.str.partition(expand=False) Index([('X', ' ', '123'), ('Y', ' ', '999')], dtype='object')