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家好，我是Python进阶者。前言：前几天在才哥交流群中，偶遇一位叫上海-数据分析-小丸子的群友提出了一个小问题，如下：

数据如下：

XXX

看一眼，这个题目倒也是确定不难，群里一提出来就有很多人给出了答案。

答案如下：

XXX

大家好，我是Python进阶者。

前言

前几天在才哥交流群里边遇到一个叫的粉丝提了一个小问题，如下：

数据如下：

咋一看，这个题目倒是也确实不太难，群里提供思路的人也很多，一起来看看吧！

思路和实现方法

针对这个问题，群里的小伙伴纷纷献策，这里盘点4个思路和实现方法。

方法一

下面是大佬给的思路，使用列表切两次，分别以一次逗号，一次括号，要做判断，如果没逗号就切括号；还有就是写正则。

方法二

下面是大佬给的思路，使用excel分列，先根据逗号分列，然后分别将括号​​[​​和​​]​​替换掉，几秒钟的事。

方法三

下面是大佬给的思路和代码实现，本质上也是切片处理。

不过产品经理发话了，有的数据没逗号，需要加条规则，把右括号先替换为逗号，然后就有了下面的结果：

方法四

下面是大佬给的思路和大佬给的代码实现，使用lambda x：eval（x）转列表，用apply效率应该能提高一些，代码如下：

df['新增一列']=df.数据1.apply(lambda x:x.replace('[','').replace(']',''))
df.新增一列=df.新增一列.str.split(',',expand=True)[0]

但是需要注意：原来字符串不能直接搞成list，否则就都拆散了。

总结

这篇文章基于粉丝提问，盘点了4种方法针对模板字符串进行分割和提取，总的来说，用apply会快很多，因为apply跟lambda可以简化很多操作，而且lambda里面也可以写判断语句，很方便。

最后感谢粉丝提问，感谢、、、、大佬给出的思路和代码。当然方法肯定还不只是上面4种，也欢迎大家多多发散思维，提出新的方法。

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。

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