Python是一種高級編程語言，非常適合用于數據分析和處理。在Python中，數據框是我們處理大型數據集的常用數據結構，它由行和列組成，非常類似于Excel中的數據表格。在本文中，我們將介紹如何使用Python將數據框中的列進行拆分，以便更好地進行數據處理和分析。

#導入padas模塊
import pandas as pd
#創(chuàng)建數據框df
df = pd.DataFrame({'Name':['Tom', 'Jerry', 'Bob'],
'Age':['25-30', '30-35', '25-30'],
'Gender':['Male', 'Female', 'Male']})
#打印原始數據框
print(df)
#將列Age拆分成兩列
df[['Age_min', 'Age_max']] = df.Age.str.split('-', expand=True)
#刪除列Age
df.drop(['Age'], axis=1, inplace=True)
#打印拆分后的數據框
print(df)

在這個例子中，我們首先導入了pandas模塊，然后使用DataFrame函數創(chuàng)建了一個簡單的數據框df。這個數據框有三個列，分別是Name，Age和Gender。其中，Age列包含了一些范圍數據，我們需要將其拆分成兩列：一個最小值和一個最大值。

為了拆分Age列，我們使用了DataFrame的str屬性，將其應用于Age列并使用split()函數來分割數據。然后，我們使用expand=True參數來將拆分后的數據轉換成兩列，即Age_min和Age_max。最后，我們使用drop()函數將原始的Age列刪除。

通過這個簡單的例子，我們可以看到Python非常適合用于數據分析和處理。使用pandas模塊和數據框，我們能夠輕松地對大型數據集進行處理和分析。