pandas.Series.str.partition

Series.str.partition(sep=' ', expand=True) [source]

Разделить строку на первой встреченной sep.

Этот метод разделяет строку на первой встреченной sep, и возвращает 3 элемента, содержащие часть перед разделителем, сам разделитель и часть после разделителя. Если разделитель не найден, возвращает 3 элемента, содержащие саму строку, за которой следуют две пустые строки.

Параметры:	sep : str, default whitespace Строка для разделения. pat : str, default whitespace Устарело начиная с версии 0.24.0: Используйте sep вместо этого expand : bool, default True Если True, возвращает DataFrame/MultiIndex, расширяющий размерность. Если False, возвращает Series/Index.
Возвращаемое значение:	DataFrame/MultiIndex или Series/Index объектов

См. также

rpartition

Разделить строку на последней встреченной sep.

Series.str.split

Разделить строки вокруг заданных разделителей.

str.partition

Стандартная версия библиотеки.

Примеры

>>> 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

Чтобы разделить по последнему пробелу вместо первого:

>>> s.str.rpartition()
               0  1            2
0  Linda van der            Berg
1         George     Pitt-Rivers

Чтобы разделить по чему-то другому, кроме пробела:

>>> s.str.partition('-')
                    0  1       2
0  Linda van der Berg
1         George Pitt  -  Rivers

Чтобы вернуть Series, содержащий кортежи вместо DataFrame:

>>> s.str.partition('-', expand=False)
0    (Linda van der Berg, , )
1    (George Pitt, -, Rivers)
dtype: object

Также доступно для индексов:

>>> idx = pd.Index(['X 123', 'Y 999'])
>>> idx
Index(['X 123', 'Y 999'], dtype='object')

Что создаст MultiIndex:

>>> idx.str.partition()
MultiIndex(levels=[['X', 'Y'], [' '], ['123', '999']],
           codes=[[0, 1], [0, 0], [0, 1]])

Или индекс с кортежами с expand=False:

>>> idx.str.partition(expand=False)
Index([('X', ' ', '123'), ('Y', ' ', '999')], dtype='object')