如何在Python Pandas DataFrame中拆分列生成新行？

针对你需要拆分SKU列、将多值行拆分为单独行的需求，最简洁高效的实现方式是结合str.split()和explode()方法，具体步骤如下：

1. 构造输入DataFrame #

先把你提供的输入数据转换成Pandas DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'SKU': ['YY-123-671', 'YY-345-111-WH,YY-345-111-RD,YY-345-111-BL', 'LK-896-001'],
    'Quantity': [5, 10, 1],
    'Name': ['抽屉', '书桌', '台灯']
})

2. 拆分并生成新行 #

核心代码一行搞定：

df = df.assign(SKU=df['SKU'].str.split(',')).explode('SKU', ignore_index=True)

• str.split(',')：将SKU列中用逗号分隔的字符串拆分为列表；
• assign()：把拆分后的列表替换原SKU列；
• explode('SKU')：将列表中的每个元素单独拆成一行，同时自动复制对应行的Quantity和Name值；
• ignore_index=True：重置结果的索引，避免出现重复索引。

3. 验证结果 #

执行后得到的DataFrame完全符合你的期望输出：

旧版本Pandas兼容方案 #

如果你的Pandas版本低于0.25（explode()是0.25版本新增的），可以用以下替代方法：

df = df.set_index(['Quantity', 'Name'])['SKU'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index().rename(columns={0: 'SKU'}).drop('level_2', axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Defcon