如何在Pandas DataFrame中将含多值列的行拆分为多行？

问题场景 #

现有如下结构的Pandas DataFrame：

key         term          notes    Source
156349471   Aasdasd       Bleen    20623750
213740505   dfgdfgdfg     Blox     33052911
171645239   rtertertert   sdffd    15805072|24361871|28885000
156134219   cvdv          dsfsdf   20305092|21259293|21905055|23136149
205936689   ddfg          dfsewr   34480604
205947819   xvcbfghf      svdst    34480604
213902333   jfghd         xcvsd    35020164
156133836   cvbcvb        xcvsfg   21907755|30098279
156349486   cvbcvb        xcv      24880025
156134727   dfgdfgdfg     sdfgdfs  24001450

需求是将Source列中用|分隔的多值拆分为多行，其余列值保持不变，原10行最终应变为16行。

用户尝试的代码触发KeyError：

new_data = []
for _, row in master_df.iterrows():
    for src in row['Source'].split('|'):
        new_data.append([row['key', 'term', 'notes', 'Source'], src])
        new_df = pd.DataFrame(new_data, columns=['key', 'term', 'notes', 'Source', 'src'])
print(new_df)

报错信息：

KeyError: 'key of type tuple not found and not a MultiIndex'

错误原因 #

代码中row['key', 'term', 'notes', 'Source']的写法错误：Pandas中选取多列需要用列表索引（row[['key', 'term', 'notes']]），而不是直接传入tuple。你的DataFrame是普通单级列索引，无法识别tuple类型的索引键，因此触发KeyError。

解决方案 #

方案1：修复循环逻辑 #

调整多列选取的写法，正确复制原行数据并替换拆分后的Source值：

new_data = []
for _, row in master_df.iterrows():
    # 拆分Source列的多值
    for src in row['Source'].split('|'):
        # 获取原行的key、term、notes值，转为列表
        base_row = row[['key', 'term', 'notes']].tolist()
        # 添加拆分后的单个Source值
        base_row.append(src)
        new_data.append(base_row)
# 创建新DataFrame，列名与原表一致
new_df = pd.DataFrame(new_data, columns=['key', 'term', 'notes', 'Source'])
print(new_df)

方案2：Pandas内置高效方法（推荐） #

使用str.split将Source列转为列表，再用explode直接拆分多行，无需手动循环：

# 将Source列的字符串按|拆分为列表
master_df['Source'] = master_df['Source'].str.split('|')
# 对Source列执行行拆分，其他列自动复制对应值
new_df = master_df.explode('Source', ignore_index=True)
print(new_df)

这个方法更简洁高效，适合处理大数据量，同时自动兼容单值行的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者James Petts