PYTHON

pandas split column into multiple columns by delimiter

df[['A', 'B']] = df['AB'].str.split(' ', 1, expand=True)

split a column into multiple columns

df[['A', 'B']] = df['AB'].str.split(' ', 1, expand=True)
df['A'], df['B'] = df['AB'].str.split('-', 1).str

pandas split column into multiple columns

df.Name.str.split(expand=True,)
          0  1
0   Steve   Smith
1   Joe Nadal
2   Roger   Federer

Split Column with delimiter into multiple columns

DECLARE @tt TABLE(i INT IDENTITY,x VARCHAR(8000));
INSERT INTO @tt(x)VALUES('-9;-9;-1;-9;-9;-9;-9;-9;-1;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-1;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-1;-9;-1;-9;-9;-9;-1;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-1;-1;-1;-1;-9;-1;-1;-9;-9;-9;-9;-1;-9;-1;-9;-9;-9;-1;-9;-1;-9;-1;-9;-9;-9;-9;-1;-9;-9;-1;-1;-9;-1;-1;0000;FFF8;-9;-9;-9;-1;-9;-1;-9;FFF6;-9;-1;-9;-1;-9;-1;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9;-9');

SELECT
    i,
    val1=n.v.value('/e[1]','VARCHAR(16)'),
    val2=n.v.value('/e[2]','VARCHAR(16)'),
    val3=n.v.value('/e[3]','VARCHAR(16)'),
    -- ... repeat for val4 .. val114
    val115=n.v.value('/e[115]','VARCHAR(16)')
FROM
    @tt
    CROSS APPLY (
        SELECT 
            CAST('<e>'+REPLACE(x,';','</e><e>')+'</e>' AS XML) AS itm
    ) AS i
    CROSS APPLY i.itm.nodes('/') AS n(v);