这个引发热议的数据处理需求，原来还有这么巧妙的解法~

大家好，我是才哥。

最近要出差，估摸着没太多时间写文章。。。

今天就以最近频繁看到的一个大家都在讨论的数据处理需求为例，简单介绍一下我的解决方案吧！

1. 需求说明

有一次在群里看到大佬发的一些数据处理的需求，大佬想让我们也都做一做感受一下，刚好我之前处理过类似需求（就是解析出全部的经纬度坐标），于是就试了一试。

需求

需求大致如下：

从原始数据中解析出经纬度并存在DataFrame数据中的两列

原始数据如下：

原始数据预览

解析后期望数据如下：

期望结果预览

那么，可以怎么做呢？

后台回复 210907 可以获取案例数据，方便自己演示体验哈。

2. 处理过程

分析原始数据结构，我们可以发现在括号里是经纬度数据，其满足以下两个特征：

于是，我就有了以下大致思路：

基于以上四个步骤，我们就开始进行操作了，比较开心的是Pandas每一步都有对应的操作函数，于是就有了以下操作：

加载数据

（仅以第一条数据为例演示）

代码语言：javascript复制

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_colwidth',1000)

df = pd.read_clipboard()
df

第0步：读取数据

解析经纬度数据字符串

代码语言：javascript复制

df.A.str.extract('Polygon (((.*)))')

第1步：提取经纬度字符串

按照逗号分隔将字符串变成经纬度组合列表

代码语言：javascript复制

(
    df.A.str.extract('Polygon (((.*)))')
    .loc[:,0].str.split(', ')
)

第2步：分割字符串为列表

使用爆炸函数将列表“炸开”

代码语言：javascript复制

(
    df.A.str.extract('Polygon (((.*)))')
    .loc[:,0].str.split(', ')
    .explode()
)

第3步：爆炸列

根据空格对数据进行分割（单元格）

代码语言：javascript复制

(
    df.A.str.extract('Polygon (((.*)))')
    .loc[:,0].str.split(', ')
    .explode()
    .str.split(' ', expand=True, n=1)
)

第4步：列分割

通过以上四个步骤，我们完美实现需求！

其实，以上操作我们如果认知学习过此前推文《一看就会的Pandas文本数据处理》，就会发现这是多么轻松，嘿嘿！

3. 课外习题

既然大家都熟悉了Pandas文本数据处理，那试试下面这题吧！

也是来自群友们的需求哦~

代码语言：javascript复制

s = pd.Series(['AA1234(A)', 'AA4567(qula)', 'AA1212', 'AA5678(有任务)'] , dtype='string')
s

原始数据

期望结果如下：

期望结果

大家有什么好的解法呢？欢迎在留言区交流！！

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