如何按指定分隔符拆分DataFrame列值并生成新记录

可以通过Pandas的字符串拆分和行展开功能快速实现需求，具体代码如下：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame（如果已有df可跳过此步骤）
data = {
    'Column_1': [
        '0000099598|000000|-1|0.00|Need to map to EDW|Need to map to EDW|break|006||0000099598|000000|0000099598-1',
        '0000099598|000000|-1|0.00|Need to map to EDW|Need to map to EDW|break|006||0000099598|000000|0000099598-1',
        '0000099598|000000|-1|1580.00|Need to map to EDW|Need to map to EDW|break|006||0000099598|000000|0000099598-1',
        '0000099598|000000|-1|150.00|Need to map to EDW|Need to map to EDW|break|006||0000099598|000000|0000099598-1',
        '0000099598|000000|-1|1113.75|Need to map to EDW|Need to map to EDW|break|006||0000099598|000000|0000099598-1'
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 核心处理步骤
df['Column_1'] = df['Column_1'].str.split('|break|')  # 按指定分隔符拆分字符串为列表
df = df.explode('Column_1').reset_index(drop=True)    # 展开列表为独立行并重置索引

步骤说明 #

1. 字符串拆分：使用str.split('|break|')将每个单元格的内容按|break|分割成包含两个元素的列表，第一个元素是分隔符前的内容，第二个是分隔符后的内容。
2. 行展开：explode方法会将列表中的每个元素单独生成一行，严格保持原列表内元素的顺序（先显示前半段，再显示后半段），最终将5行数据扩展为10行。
3. 重置索引：reset_index(drop=True)用于清理展开后的索引，让索引从0开始连续排列。

执行后得到的DataFrame与你提供的目标效果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sujithra baskaran