如何拆分DataFrame中多值Name列并复制对应Age行？

样本数据 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':['A,B','C','D','E,F,G'],
                   'Age':[4,6,8,9]})

预期输出 #

pd.DataFrame({'Name':['A','B','C','D','E','F','G'],
              'Age':[4,4,6,8,9,9,9]})

你已经能通过df['Name'].apply(lambda x : x.split(','))拆分Name列为列表，下面给你两种实用方法，实现将列表元素拆成单独行并重复对应Age值：

方法一：用explode()（推荐，Pandas 0.25及以上版本可用） #

这是最简洁的处理方式，直接展开列表列并匹配对应行数据：

# 先将Name列拆分为列表格式
df['Name'] = df['Name'].str.split(',')
# 展开列表为多行，自动重复对应Age值
result = df.explode('Name').reset_index(drop=True)
print(result)

explode会自动把每个列表元素拆成独立行，其他列的数值保持和原行一致，直接得到目标结果。

方法二：兼容旧版Pandas的写法 #

如果你的Pandas版本较低，可使用这种方式：

# 拆分Name列成多列，再转为多行结构
split_names = df['Name'].str.split(',', expand=True).stack()
# 清理冗余索引并重新命名列
split_names = split_names.reset_index(level=1, drop=True).rename('Name')
# 和原表的Age列合并，生成最终结果
result = df[['Age']].join(split_names).reset_index(drop=True)
print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Derek