如果包含一个空格，Pandas 将名称列拆分为名字和姓氏

假设我有一个 pandas DataFrame，其中包含如下名称：

name_df = pd.DataFrame({'name':['Jack Fine','Kim Q. Danger','Jane Smith', 'Juan de la Cruz']})

    name
0   Jack Fine
1   Kim Q. Danger
2   Jane Smith
3   Juan de la Cruz

我想分开name列入first_name and last_name如果名称中有一个空格。否则我想将全名推入first_name.

所以最终的 DataFrame 应该是这样的：

  first_name     last_name
0 Jack           Fine
1 Kim Q. Danger
2 Jane           Smith
3 Juan de la Cruz

我尝试通过首先应用以下函数来返回可以分为名字和姓氏的名称来实现此目的：

def validate_single_space_name(name: str) -> str:
    pattern = re.compile(r'^.*( ){1}.*$')
    match_obj = re.match(pattern, name)
    if match_obj:
        return name
    else:
        return None

然而，将此函数应用于我的原始 name_df 会导致一个空的 DataFrame，而不是由可拆分的名称和 None 填充的 DataFrame。

帮助我实现当前的工作方法，或者涉及不同方法的解决方案将不胜感激！

您可以使用str.split分割字符串，然后使用测试分割数str.len并将其用作布尔掩码来仅分配具有拆分的最后一个组件的那些行：

In [33]:
df.loc[df['name'].str.split().str.len() == 2, 'last name'] = df['name'].str.split().str[-1]
df

Out[33]:
              name last name
0        Jack Fine      Fine
1    Kim Q. Danger       NaN
2       Jane Smith     Smith
3  Juan de la Cruz       NaN

EDIT

您可以致电split带参数expand=True这只会填充名称长度恰​​好为 2 个名称的情况：

In [16]:
name_df[['first_name','last_name']] = name_df['name'].loc[name_df['name'].str.split().str.len() == 2].str.split(expand=True)
name_df

Out[16]:
              name first_name last_name
0        Jack Fine       Jack      Fine
1    Kim Q. Danger        NaN       NaN
2       Jane Smith       Jane     Smith
3  Juan de la Cruz        NaN       NaN

然后，您可以使用以下命令替换丢失的名字fillna:

In [17]:
name_df['first_name'].fillna(name_df['name'],inplace=True)
name_df
​
Out[17]:
              name       first_name last_name
0        Jack Fine             Jack      Fine
1    Kim Q. Danger    Kim Q. Danger       NaN
2       Jane Smith             Jane     Smith
3  Juan de la Cruz  Juan de la Cruz       NaN