Python使用PyJanitor的expand_column、split_column、separate_columns函数等做数据拆分
准备工作：
1. 确保已安装Python解释器和pip包管理工具。
2. 在终端或命令提示符中使用以下命令安装PyJanitor和其他所需的库：
pip install pyjanitor pandas
依赖类库：
- PyJanitor：用于数据清洗和转换的Python包。
- pandas：用于数据处理和操作的Python包。
数据样例：
假设有一个包含地址信息的DataFrame，其中的地址格式为"街道名,城市,州"，我们希望将地址拆分为三个独立的列，分别为"街道名"、"城市"和"州"。
完整代码示例：
python
import pandas as pd
import janitor
# 创建包含地址信息的DataFrame
data = pd.DataFrame({
'address': ['123 Main St, CityA, StateX',
'456 Elm St, CityB, StateY',
'789 Oak St, CityC, StateZ']
})
# 使用expand_column函数拆分地址列
data = data.expand_column('address',
['street', 'city', 'state'],
sep=',')
print(data)
输出结果：
street city state
0 123 Main St CityA StateX
1 456 Elm St CityB StateY
2 789 Oak St CityC StateZ
总结：
通过使用PyJanitor的expand_column、split_column和separate_columns函数，我们可以方便地对数据进行拆分和转换操作。在使用之前，我们需要先完成环境搭建，即安装Python解释器和必要的类库。然后，根据具体需求，可以使用PyJanitor提供的各种函数来处理数据，使数据转换更加简单高效。
