如何在 Pandas DataFrame 中将逗号分隔的单元格拆分为多行？

将 Pandas 数据框中的单元格拆分为多行

Pandas 提供了全面的数据操作工具，包括拆分包含多个逗号分隔值的单元格的功能分成多行。在本指南中，我们将根据 pandas 的版本探索使用两种不同方法来实现此目的。

pandas >= 0.25

对于 pandas 0.25 及更高版本，您可以使用组合apply、str.split 和 Series.explode 来实现所需的结果。代码片段如下：

<code class="python">(df.set_index(['order_id', 'order_date'])
   .apply(lambda x: x.str.split(',').explode())
   .reset_index())                                                   </code>

说明：

1. set_index(['order_id', 'order_date']): 设置 order_id 和 order_date 列作为在后续操作中保留它们的索引。
2. apply(lambda x: x.str.split(',').explode())：对每一行应用 lambda 函数。它将逗号分隔符上的单元格值（package 和 package_code）拆分，并将结果列表分解为多行。
3. reset_index()：重置索引以创建一个新的 DataFrame，并将分解的值作为单独的行。

pandas

对于 pandas 0.24 及以下版本，需要更复杂的方法，涉及 stack、unstack 和 str.split：

<code class="python">(df.set_index(['order_date', 'order_id'])
   .stack()
   .str.split(',', expand=True)
   .stack()
   .unstack(-2)
   .reset_index(-1, drop=True)
   .reset_index()
)</code>

说明：

1. 与之前的方法类似，set_index 将 order_date 和 order_id 设置为索引。
2. stack() 折叠行并将它们堆叠为一个单列。
3. str.split(',', Expand=True) 根据逗号分隔符将组合值拆分为多列。
4. stack() 将列堆叠起来以创建单个列再次列。
5. unstack(-2) 在倒数第二个级别取消堆叠 DataFrame 以创建包含拆分值的行。
6. reset_index(-1, drop=True) 删除额外的级别
7. reset_index() 添加一个新索引来创建一个新的 DataFrame。

两种方法都会返回一个新的 DataFrame，其中分解的值作为单独的行，如下所示您提供的所需输出。

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