我发现最简单的方法是:

将样本列转换为数据帧 加入原来的df 融化

所示:

    df.samples.apply(lambda x: pd.Series(x)).join(df).\
melt(['subject','trial_num'],[0,1,2],var_name='sample')

        subject  trial_num sample  value
    0         1          1      0  -0.24
    1         1          2      0   0.14
    2         1          3      0  -0.67
    3         2          1      0  -1.52
    4         2          2      0  -0.00
    5         2          3      0  -1.73
    6         1          1      1  -0.70
    7         1          2      1  -0.70
    8         1          3      1  -0.29
    9         2          1      1  -0.70
    10        2          2      1  -0.72
    11        2          3      1   1.30
    12        1          1      2  -0.55
    13        1          2      2   0.10
    14        1          3      2  -0.44
    15        2          1      2   0.13
    16        2          2      2  -1.44
    17        2          3      2   0.73

值得注意的是，这可能只是因为每次试验都有相同数量的样本(3)。对于不同样本量的试验，可能需要更聪明的方法。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'Product': 'Coke', 'Prices': [100,123,101,105,99,94,98]},{'Product': 'Pepsi', 'Prices': [101,104,104,101,99,99,99]}])
print(df)
df = df.assign(Prices=df.Prices.str.split(',')).explode('Prices')
print(df)

尝试在熊猫>=0.25版本

比我想象的要长一点:

>>> df
                samples  subject  trial_num
0  [-0.07, -2.9, -2.44]        1          1
1   [-1.52, -0.35, 0.1]        1          2
2  [-0.17, 0.57, -0.65]        1          3
3  [-0.82, -1.06, 0.47]        2          1
4   [0.79, 1.35, -0.09]        2          2
5   [1.17, 1.14, -1.79]        2          3
>>>
>>> s = df.apply(lambda x: pd.Series(x['samples']),axis=1).stack().reset_index(level=1, drop=True)
>>> s.name = 'sample'
>>>
>>> df.drop('samples', axis=1).join(s)
   subject  trial_num  sample
0        1          1   -0.07
0        1          1   -2.90
0        1          1   -2.44
1        1          2   -1.52
1        1          2   -0.35
1        1          2    0.10
2        1          3   -0.17
2        1          3    0.57
2        1          3   -0.65
3        2          1   -0.82
3        2          1   -1.06
3        2          1    0.47
4        2          2    0.79
4        2          2    1.35
4        2          2   -0.09
5        2          3    1.17
5        2          3    1.14
5        2          3   -1.79

如果需要顺序索引，可以对结果应用reset_index(drop=True)。

更新:

>>> res = df.set_index(['subject', 'trial_num'])['samples'].apply(pd.Series).stack()
>>> res = res.reset_index()
>>> res.columns = ['subject','trial_num','sample_num','sample']
>>> res
    subject  trial_num  sample_num  sample
0         1          1           0    1.89
1         1          1           1   -2.92
2         1          1           2    0.34
3         1          2           0    0.85
4         1          2           1    0.24
5         1          2           2    0.72
6         1          3           0   -0.96
7         1          3           1   -2.72
8         1          3           2   -0.11
9         2          1           0   -1.33
10        2          1           1    3.13
11        2          1           2   -0.65
12        2          2           0    0.10
13        2          2           1    0.65
14        2          2           2    0.15
15        2          3           0    0.64
16        2          3           1   -0.10
17        2          3           2   -0.76

也很晚了，但这里有一个来自Karvy1的答案，如果你没有熊猫>=0.25版本，对我来说很管用:https://stackoverflow.com/a/52511166/10740287

对于上面的例子，你可以这样写:

data = [(row.subject, row.trial_num, sample) for row in df.itertuples() for sample in row.samples]
data = pd.DataFrame(data, columns=['subject', 'trial_num', 'samples'])

速度测试:

%timeit data = pd.DataFrame([(row.subject, row.trial_num, sample) for row in df.itertuples() for sample in row.samples], columns=['subject', 'trial_num', 'samples'])

1.33 ms±74.8µs / loop(平均±std. dev. 7次运行，每循环1000次)

%timeit data = df.set_index(['subject', 'trial_num'])['samples'].apply(pd.Series).stack().reset_index()

4.9 ms±189µs / loop(平均±std. dev. 7次运行，每次100次循环)

%timeit data = pd.DataFrame({col:np.repeat(df[col].values, df['samples'].str.len())for col in df.columns.drop('samples')}).assign(**{'samples':np.concatenate(df['samples'].values)})

1.38 ms±25µs / loop(平均±std. dev. 7次运行，每循环1000次)

很晚的回答，但我想补充一点:

一个使用普通Python的快速解决方案，它还处理OP示例中的sample_num列。在我自己的大型数据集中，有超过1000万行，结果有2800万行，这只需要大约38秒。接受的解决方案完全无法处理这么多数据，并导致我的系统出现内存错误，我的系统有128GB的RAM。

df = df.reset_index(drop=True)
lstcol = df.lstcol.values
lstcollist = []
indexlist = []
countlist = []
for ii in range(len(lstcol)):
    lstcollist.extend(lstcol[ii])
    indexlist.extend([ii]*len(lstcol[ii]))
    countlist.extend([jj for jj in range(len(lstcol[ii]))])
df = pd.merge(df.drop("lstcol",axis=1),pd.DataFrame({"lstcol":lstcollist,"lstcol_num":countlist},
index=indexlist),left_index=True,right_index=True).reset_index(drop=True)

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。

df = pd.DataFrame({
    'var1': [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e',], [], np.nan], 
    'var2': [1, 2, 3, 4]
})
df
        var1  var2
0  [a, b, c]     1
1     [d, e]     2
2         []     3
3        NaN     4

df.explode('var1')

  var1  var2
0    a     1
0    b     1
0    c     1
1    d     2
1    e     2
2  NaN     3  # empty list converted to NaN
3  NaN     4  # NaN entry preserved as-is

# to reset the index to be monotonically increasing...
df.explode('var1').reset_index(drop=True)

  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5  NaN     3
6  NaN     4

注意，这也可以适当地处理列表和标量的混合列，以及空列表和nan(这是基于重复的解决方案的缺点)。

但是，您应该注意，爆炸只对单个列有效(目前)。

附注:如果你想让一列字符串爆炸，你需要先在分隔符上分裂，然后使用爆炸。看看我的这个(非常)相关的回答。