pandas / DataFrame の中身の文字列を一括で分割して別の列として定義する

pandasで、特定の列の(中身の)文字列を分割して使いたいときがある。

例えばこんな表があったとして、

	NumName
0	a001_name1
1	a002_name2
2	a003_name3

 ↓  こんな風にしたい

	NumName	num	name
0	a001_name1	a001	name1
1	a002_name2	a002	name2
2	a003_name3	a003	name3

この処理をするのに、以前はこんなもっさりしたコードを書いていた。

分割したい列の中身を取り出して、１行ずつ分割処理するやり方だ。

vals  = df['NumName'].values
nums  = []
names = []

for val in vals:
    num,name = val.split('_')
    nums.append(num)
    names.append(name)
    
df['num'] = nums
df['name'] = names

でも下のようにたった2行で書けることがわかった。

df['num']  = df['NumName'].str.split(pat='_', expand=True)[0]
df['name'] = df['NumName'].str.split(pat='_', expand=True)[1]

for を使わないので処理速度も上がるかもしれない。（pandasが裏で効率よくやってくれているはず） 

pandas公式ページ参照：
 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.split.html

 ちなみ１行目にある .str が便利なやつで、これを使うと文字列の処理を列単位で一括でやってくれる。文字列操作 replace() もご覧の通り。

df['NumPlace'] = df['NumName'].str.replace('name','place')

	NumName	num	name	NumPlace
0	a001_name1	a001	name1	a001_place1
1	a002_name2	a002	name2	a002_place2
2	a003_name3	a003	name3	a003_place3

 pandasのおかげで本当に仕事がはかどる。