背景：得到账单数据，需要对其进行处理，针对其中一个列进行字符拆分并生成新列：

需要在 列 L、M、N...对费用明细这一列拆分：如下图所示

思路如下
第一步：对费用明细这一列 先取出字符，然后用正则取出 费用明目，即我们要创建新列的 columns；
第二步：因为最后生成的dateframe ，字典是可以生成dateframe，所以拿到第一步的 {费用明目：费用} 以后 字典。对于全 费用明细 ，部分行为缺失项，需要填充为0，完整代码中会有技术细节描述；
第三步：第二步生成的dateframe 最后如何与原始的账单 进行结合在一起？刚开始思路是：循环操作：针对每一行 每一列逐个单元格 进行赋值；第二种思路是：将第二步生成的dateframe一起合并新的dateframe 然后与原始账单进行连接 concat操作；

总结：第三步最后采用 第二种思路，大批量的赋值操作效率低。

import pandas as pd
import re
from functools import reduce
data = pd.read_excel('/Users/xujingfei/Library/Containers/com.microsoft.Excel/Data/Downloads/zuixin/fee.xlsx')
i = 0
title = ['起步价','超里程价','企业保险','随车人身意外保险','搬运费','停车费','高速路桥费','小费','额外搬运费','逾时等候费','拉拉券','等候费','规格','搬运费税费']
dict_fyi = {k:0.00 for k in title}
list_df = []
for i,j in zip(data.index,[4]*1536):
    fee = data.iloc[i,j]
    key = list(filter(None,re.split(r'￥-*\d+\.\d+|\n',fee)))   #用数字split会产生空字符串，使用filter筛选
    value = re.findall(r'-*\d+\.\d+',fee)
    dict_fee = dict(zip(key,value))  
    df = dict(dict_fyi,**dict_fee)  # 进行字典合并，相同key ，第二个会覆盖掉第一个的value
    df_t = pd.DataFrame(df,index=[i]) 
    list_df.append(df_t)  # 将每一行生成的字典 ，放入字典中
df_end = reduce(lambda x,y:pd.concat([x,y],axis=0),list_df)  # 解决方案：使用reduce进行迭代拼接，就不存在temp dataframe的存在了。
k = pd.concat([data,df_end],axis=1)  #第三步思路，汇总所有的dateframe 与原始dateframe 连接
k.to_excel('22.xlsx')