如何将DataFrame列中字符串按固定长度拆分并扩展为多行？

可以用两种简洁的方法实现需求，无需复杂操作：

方法一：列表推导式切片拆分 #

直接对Pay Grade列的每个字符串按每2个字符切片，空字符串单独保留，再用explode()扩展成行：

import pandas as pd

# 构造原始数据
df = pd.DataFrame({
    'Employee': ['John', 'Kathy', 'Tom'],
    'Pay Grade': ['7A5B', '', '9A9B4C']
})

# 拆分字符串：每2个字符一组，空值保留为['']
df['Pay Grade'] = df['Pay Grade'].apply(
    lambda x: [x[i:i+2] for i in range(0, len(x), 2)] if x else ['']
)

# 扩展为多行
df = df.explode('Pay Grade').reset_index(drop=True)

print(df)

方法二：正则匹配+extractall #

利用正则表达式匹配每两位字符，通过extractall()提取所有匹配项，再合并回原表：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Employee': ['John', 'Kathy', 'Tom'],
    'Pay Grade': ['7A5B', '', '9A9B4C']
})

# 提取每两位字符，生成多行结果
extracted = df['Pay Grade'].str.extractall(r'([A-Z0-9]{2})').reset_index(level=1, drop=True)
# 关联原表并填充空值
result = df.join(extracted).rename(columns={0: 'Split_Pay'})
result['Pay Grade'] = result['Split_Pay'].fillna(result['Pay Grade'])
# 清理多余列并重置索引
result = result.drop('Split_Pay', axis=1).reset_index(drop=True)

print(result)

两种方法都能完美处理长度为0、2、4、6的字符串，输出结果与期望完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者datagolfer