如何对Pandas DataFrame多列拆分展开并保持列值关联？

原始DataFrame：

id          term            code
2445 | 2716 abcd | efgh     2345
1287        hgtz            6567

需求：对id和term列执行拆分展开操作，同时保持id、term与code列的数值对应关系，预期输出如下：

id          term            code
2445        abcd            2345
2716        efgh            2345
1287        hgtz            6567

当前尝试的代码：

df.assign(id=df['id'].str.split(' | ')).explode('id')

要实现多列拆分后保持对应关系，需要同时对id和term列完成拆分，再一起执行explode操作，确保拆分后的每组id与term匹配同一行的code值。

完整可运行代码：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'id': ['2445 | 2716', '1287'],
    'term': ['abcd | efgh', 'hgtz'],
    'code': [2345, 6567]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 拆分多列并同时展开
df = df.assign(
    id=df['id'].str.split(' | '),
    term=df['term'].str.split(' | ')
).explode(['id', 'term'], ignore_index=True)

print(df)

关键说明： #

• 拆分分隔符需与数据中的格式完全一致，这里是' | '（空格+竖线+空格），避免拆分错误
• explode方法支持传入列名列表，可同时展开多个列，保证对应关系不混乱
• 添加ignore_index=True可重置结果的索引，让输出更规整

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rshar