我的版本的解决方案添加到这个集合!: -)

# Original problem
from pandas import DataFrame
import numpy as np
a = DataFrame([{'var1': 'a,b,c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd,e,f', 'var2': 2}])
b = DataFrame([{'var1': 'a', 'var2': 1},
               {'var1': 'b', 'var2': 1},
               {'var1': 'c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd', 'var2': 2},
               {'var1': 'e', 'var2': 2},
               {'var1': 'f', 'var2': 2}])
### My solution
import pandas as pd
import functools
def expand_on_cols(df, fuse_cols, delim=","):
    def expand_on_col(df, fuse_col):
        col_order = df.columns
        df_expanded = pd.DataFrame(
            df.set_index([x for x in df.columns if x != fuse_col])[fuse_col]
            .apply(lambda x: x.split(delim))
            .explode()
        ).reset_index()
        return df_expanded[col_order]
    all_expanded = functools.reduce(expand_on_col, fuse_cols, df)
    return all_expanded

assert(b.equals(expand_on_cols(a, ["var1"], delim=",")))

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

使用split(___， expand=True)和reset_index()的level和name参数的一行代码:

>>> b = a.var1.str.split(',', expand=True).set_index(a.var2).stack().reset_index(level=0, name='var1')
>>> b
   var2 var1
0     1    a
1     1    b
2     1    c
0     2    d
1     2    e
2     2    f

如果你想让b看起来和问题中的一模一样，你还可以这样做:

>>> b = b.reset_index(drop=True)[['var1', 'var2']]
>>> b
  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

我一直在与内存不足的经验作斗争，使用各种方法来爆炸我的列表，所以我准备了一些基准来帮助我决定哪些答案应该点赞。我测试了列表长度与列表数量的不同比例的五种场景。分享以下结果:

时间:(越少越好，点击查看大版)

内存使用峰值:(越少越好)

结论:

@MaxU的回答(更新2)，code dename concatenate在几乎所有情况下都提供了最好的速度，同时保持peek内存使用低， 如果你需要用相对较小的列表处理大量的行，并且可以负担得起增加的峰值内存，请参阅@DMulligan的答案(代码堆栈)， 接受的@Chang的答案适用于有几行但非常大的列表的数据帧。

所有细节(函数和基准测试代码)都在GitHub要点中。请注意，基准测试问题被简化了，不包括将字符串拆分到列表中——大多数解决方案都以类似的方式执行。

我的版本的解决方案添加到这个集合!: -)

# Original problem
from pandas import DataFrame
import numpy as np
a = DataFrame([{'var1': 'a,b,c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd,e,f', 'var2': 2}])
b = DataFrame([{'var1': 'a', 'var2': 1},
               {'var1': 'b', 'var2': 1},
               {'var1': 'c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd', 'var2': 2},
               {'var1': 'e', 'var2': 2},
               {'var1': 'f', 'var2': 2}])
### My solution
import pandas as pd
import functools
def expand_on_cols(df, fuse_cols, delim=","):
    def expand_on_col(df, fuse_col):
        col_order = df.columns
        df_expanded = pd.DataFrame(
            df.set_index([x for x in df.columns if x != fuse_col])[fuse_col]
            .apply(lambda x: x.split(delim))
            .explode()
        ).reset_index()
        return df_expanded[col_order]
    all_expanded = functools.reduce(expand_on_col, fuse_cols, df)
    return all_expanded

assert(b.equals(expand_on_cols(a, ["var1"], delim=",")))

经过痛苦的实验，我找到了比公认的答案更快的方法，我让这个方法起作用了。它在我试用的数据集上运行速度快了大约100倍。

如果有人知道如何使其更优雅，请务必修改我的代码。我找不到一种方法，不设置其他你想保留的列作为下标，然后重设下标，重命名列，但我想还有其他方法可以。

b = DataFrame(a.var1.str.split(',').tolist(), index=a.var2).stack()
b = b.reset_index()[[0, 'var2']] # var1 variable is currently labeled 0
b.columns = ['var1', 'var2'] # renaming var1