如何将CSV行内的Techniques数组全部拆分为单独数据行？

情况1：列存储的是实际Python列表 #

如果properties.techniques列的值本身是Python列表对象（如你示例中输出的['T1078','T1036']），直接使用pandas的explode()方法即可一键拆分：

# 过滤空值后拆分列表为单独行
techniques = result['properties.techniques'].dropna().explode()
print(techniques)

输出结果：

T1078
T1036
T1036

情况2：列存储的是字符串格式的列表 #

如果你的列内容是类似"['T1078','T1036']"的字符串（而非实际列表），需要先将字符串转换为列表对象，再拆分：

import ast

# 把字符串格式的列表转为实际列表
result['properties.techniques'] = result['properties.techniques'].dropna().apply(ast.literal_eval)
# 拆分列表为单独行
techniques = result['properties.techniques'].explode()
print(techniques)

为什么之前的方法只提取单个条目？ #

你用的str.extract()只会匹配每行中第一个符合正则表达式的内容，因此无法提取列表中的所有元素。而explode()是pandas专门为拆分可迭代对象列设计的方法，能完整拆分每行的所有元素为独立行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S3c-R3search