如何在Pandas DataFrame中拆分文本列并将其合并为新的列

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我有一个DF。

             FROM              TO
0  LA:Los_Angeles     NY:New_York
1     NY:New_York  LA:Los_Angeles
我想把部分文字组合成一个新的栏目，像这样。
             FROM              TO  MERGED
0  LA:Los_Angeles     NY:New_York  LA->NY
1     NY:New_York  LA:Los_Angeles  NY->LA
到目前为止，我的代码是。
df = pd.DataFrame({'FROM':['LA:Los_Angeles', 'NY:New_York'], 'TO':['NY:New_York', 'LA:Los_Angeles']})
print(df)
df['MERGED'] = str(df['FROM']).split(':')[0] + '->' + str(df['TO']).split(':')[0]
print(df)
这让人回味无穷。
             FROM              TO               MERGED
0  LA:Los_Angeles     NY:New_York  0    LA->0       NY
1     NY:New_York  LA:Los_Angeles  0    LA->0       NY
它似乎只抓取了第一行并进行了操作。它似乎还包括了字符串中的索引，即引领城市的'0'。我不太清楚我在哪里出了问题。


           
            
             
              
               
                df["FROM"].str.extract("(\w{2}):")+"->"+df["TO"].str.extract("(\w{2}):")


           
            
             
              
               你想做的事更多
               
                df['FROM'].str.split(':', expand=True)[0]
               
               (TO也一样)


           
            
             
              
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               虽然这确实有效，但我想要一个不那么 "硬编码 "的方法。你的解决方案有"{2}"，我相信这是为了获取':'之前的两个字符？我想直接在':'上分割字符串，然后抓住它左边的所有内容，也就是索引0 @HenryYik


           
            
             
              
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               @Ben.T werid.我能够在一个不同的程序中使用我上面的代码，而没有指定expand=True。哦，谢谢 :)


        
         
          
           
            
            
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            发布于
            
            2020-09-03


          
           
            
             
              Try this
             
             df['MERGED'] = df['FROM'].str.split(':').str.get(0) + '->' +df['TO'].str.split(':').str.get(0)