将 Pandas DataFrame 字符串条目分解（拆分）为单独的行
在 Pandas 中，常见的要求是将逗号分隔的值拆分为文本字符串列并为每个条目创建一个新行。这可以通过各种方法来实现。
使用 Series.explode() 或 DataFrame.explode()
对于 Pandas 版本 0.25.0 及更高版本，Series. explode() 和 DataFrame.explode() 方法提供了一种类似于 CSV 的爆炸方式列：
对于单列：
df.explode('column_name')对于多列：
df.explode(['column1', 'column2']) # Pandas 1.3.0+
通用向量化函数
一种更通用的向量化方法下面提供了适用于普通列和列表列的方法：
def explode(df, lst_cols, fill_value='', preserve_index=False):
# Convert CSV string columns to list columns
for col in lst_cols:
df[col] = df[col].str.split(',')
# Extract all non-list columns
idx_cols = df.columns.difference(lst_cols)
# Calculate list lengths
lens = df[lst_cols[0]].str.len()
# Create exploded DataFrame
result = (pd.DataFrame({
col: np.repeat(df[col].values, lens)
for col in idx_cols
}, index=np.repeat(df.index.values, lens))
.assign(**{col: np.concatenate(df.loc[lens>0, col].values)
for col in lst_cols}))
# Handle empty list rows
if (lens == 0).any():
result = result.append(df.loc[lens==0, idx_cols], sort=False).fillna(fill_value)
# Revert index order and reset index if requested
result = result.sort_index()
if not preserve_index:
result = result.reset_index(drop=True)
return result应用程序
CSV 列：
df['var1'] = df['var1'].str.split(',')多个列表列：
explode(df, ['num', 'text'], fill_value='')
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