如何匹配列间重复词汇并将表格重组为单词汇行结构？

以下是基于Python Pandas库的实现代码，完全匹配你需要的表格重组需求：

import pandas as pd

# 1. 构造原始数据集
data = {
    "1.0": ["loud", "pain", "dull"],
    "2.0": ["complaint", "stress", "pain"],
    "3.0": ["problems", "confused", "stress"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 2. 获取所有唯一词汇（保持首次出现的顺序）
unique_words = df.stack().unique().tolist()

# 3. 初始化结果表格
result_rows = []
for word in unique_words:
    # 对每个列，检查是否包含当前词汇，包含则填词汇，否则填NA
    row = {col: word if word in df[col].values else pd.NA for col in df.columns}
    result_rows.append(row)

# 4. 生成最终DataFrame并输出
result_df = pd.DataFrame(result_rows)
print(result_df)

代码说明 #

• 第一步将原始表格数据转换成Pandas的DataFrame格式，方便后续批量操作
• 通过df.stack().unique()提取所有出现过的唯一词汇：stack()把表格转成一维序列，再去重得到不重复的词汇列表
• 遍历每个词汇，逐个检查每一列是否包含该词汇，生成对应行的数据
• 最后把所有行组合成新的DataFrame，即可得到目标格式

运行代码后输出结果与你给出的示例完全一致：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Allen