这样怎么样:

In [55]: pd.concat([Series(row['var2'], row['var1'].split(','))              
                    for _, row in a.iterrows()]).reset_index()
Out[55]: 
  index  0
0     a  1
1     b  1
2     c  1
3     d  2
4     e  2
5     f  2

然后你只需要重命名列

一种使用.apply()改变列格式的简单方法，以便.explod()可以使用它:

import string
import pandas as pd
from io import StringIO

file = StringIO("""    var1  var2
0  a,b,c     1
1  d,e,f     2""")

df = pd.read_csv(file, sep=r'\s\s+')

df['var1'] = df['var1'].apply(lambda x : str(x).split(','))

df.explode('var1')

输出:

  var1  var2
0   a   1
0   b   1
0   c   1
1   d   2
1   e   2
1   f   2

熊猫>= 0.25

Series和DataFrame方法定义了. explosion()方法，该方法将列表分解为单独的行。请参阅文档部分关于分解一个类似列表的列。

因为您有一个由逗号分隔的字符串列表，用逗号分隔字符串以获得元素列表，然后在该列上调用explosion。

df = pd.DataFrame({'var1': ['a,b,c', 'd,e,f'], 'var2': [1, 2]})
df
    var1  var2
0  a,b,c     1
1  d,e,f     2

df.assign(var1=df['var1'].str.split(',')).explode('var1')

  var1  var2
0    a     1
0    b     1
0    c     1
1    d     2
1    e     2
1    f     2

注意，爆炸只对单列有效(目前)。要同时爆炸多个列，请参见下面。

nan和空列表得到了他们应得的待遇，而不需要你跳圈来得到正确的。

df = pd.DataFrame({'var1': ['d,e,f', '', np.nan], 'var2': [1, 2, 3]})
df
    var1  var2
0  d,e,f     1
1            2
2    NaN     3

df['var1'].str.split(',')

0    [d, e, f]
1           []
2          NaN

df.assign(var1=df['var1'].str.split(',')).explode('var1')

  var1  var2
0    d     1
0    e     1
0    f     1
1          2  # empty list entry becomes empty string after exploding 
2  NaN     3  # NaN left un-touched

这相对于基于ravel/repeat的解决方案(后者完全忽略空列表，并阻塞在nan上)是一个很大的优势。

多列爆炸

熊猫1.3更新

df。从pandas 1.3开始，explosion在多个列上工作:

df = pd.DataFrame({'var1': ['a,b,c', 'd,e,f'], 
                   'var2': ['i,j,k', 'l,m,n'], 
                   'var3': [1, 2]})
df
    var1   var2  var3
0  a,b,c  i,j,k     1
1  d,e,f  l,m,n     2

(df.set_index(['var3']) 
       .apply(lambda col: col.str.split(','))
       .explode(['var1', 'var2'])
       .reset_index()
       .reindex(df.columns, axis=1))

  var1 var2  var3
0    a    i     1
1    b    j     1
2    c    k     1
3    d    l     2
4    e    m     2
5    f    n     2

在旧版本中，你会将爆炸列移动到应用程序内部，这是一个性能差得多的应用程序:

(df.set_index(['var3']) 
   .apply(lambda col: col.str.split(',').explode())
   .reset_index()
   .reindex(df.columns, axis=1))

其思想是将所有不应该被分解的列设置为索引，然后通过apply分解剩余的列。当列表大小相等时，这种方法效果很好。

这里有很多答案，但我很惊讶没有人提到内置的熊猫爆炸功能。看看下面的链接: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.explode.html#pandas.DataFrame.explode

由于某种原因，我无法访问该函数，所以我使用下面的代码:

import pandas_explode
pandas_explode.patch()
df_zlp_people_cnt3 = df_zlp_people_cnt2.explode('people')

以上是我的数据样本。如你所见，人物栏有一系列人物，我试图把它炸开。我给出的代码适用于列表类型数据。因此，请尝试将逗号分隔的文本数据转换为列表格式。此外，由于我的代码使用内置函数，它比自定义/应用函数快得多。

注意:你可能需要用pip安装pandas_explosion。

字符串函数split可以接受一个选项布尔参数“expand”。

下面是使用这个论点的解决方案:

(a.var1
  .str.split(",",expand=True)
  .set_index(a.var2)
  .stack()
  .reset_index(level=1, drop=True)
  .reset_index()
  .rename(columns={0:"var1"}))

我有一个类似的问题，我的解决方案是将数据帧转换为字典列表，然后进行转换。函数如下:

import re
import pandas as pd

def separate_row(df, column_name):
    ls = []
    for row_dict in df.to_dict('records'):
        for word in re.split(',', row_dict[column_name]):
            row = row_dict.copy()
            row[column_name]=word
            ls.append(row)
    return pd.DataFrame(ls)

例子:

>>> from pandas import DataFrame
>>> import numpy as np
>>> a = DataFrame([{'var1': 'a,b,c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd,e,f', 'var2': 2}])
>>> a
    var1  var2
0  a,b,c     1
1  d,e,f     2
>>> separate_row(a, "var1")
  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

您还可以稍微更改该函数以支持分离列表类型行。