在Python的pandas库中，str.split()函数是一个常用的字符串处理函数，它可以将一个字符串按照指定的分隔符进行分割，并返回一个包含分割后子字符串的列表，这个函数非常有用，尤其是在处理文本数据时。

假设我们有一个包含地址信息的DataFrame，其中一列名为"Address"，我们想要提取出每个地址中的城市和州信息，我们可以使用str.split()函数来实现这个目标。

我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们创建一个包含地址信息的DataFrame：

data = {'Address': ['123 Main St, Anytown, CA', '456 Elm St, Othertown, NY', '789 Oak St, Sometown, TX']}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用str.split()函数来分割地址列：

df['Address'] = df['Address'].str.split(', ')

这将返回一个新的DataFrame，quot;Address"列被分割为一个包含子字符串的列表。

0    [123 Main St] [Anytown] [CA]
1    [456 Elm St] [Othertown] [NY]
2    [789 Oak St] [Sometown] [TX]
Name: Address, dtype: object

接下来，我们可以通过索引来提取出城市和州信息，由于我们已经知道地址的格式，我们可以确定城市和州信息分别位于分割后的列表的第1个和第2个元素（索引为0和1）：

df['City'] = df['Address'].str[0].str.strip()
df['State'] = df['Address'].str[1].str.strip()

这将返回一个新的DataFrame，其中包含了城市和州信息：

    Address      City    State
0  123 Main St  Anytown    CA
1  456 Elm St  Othertown    NY
2  789 Oak St  Sometown    TX

我们可以删除原始的"Address"列，因为我们已经提取了所需的信息：

df = df.drop('Address', axis=1)

现在，我们已经成功地使用str.split()函数提取了DataFrame中的城市和州信息，这种方法非常适用于处理包含分隔符的文本数据，可以大大简化数据处理过程。