如何用Pandas拆分含多值的单元格并为每个值插入新行？

要实现将Multiple列中的列表元素拆分为独立行，同时保留对应ID和Type的需求，可以使用Pandas的explode方法，步骤如下：

完整代码 #

import pandas as pd

# 初始化原DataFrame
df = pd.DataFrame([[123,124,125,126], 
                   ['FX10', 'FX11', 'FX12', 'FX15'],
                   [['A', 'B', 'C'], ['X', 'Y'], None, [1]],
                 ]).T
df.columns = ['ID', 'Type', 'Multiple']

# 执行拆分转换
result_df = df.explode('Multiple', ignore_index=True)

# 查看结果
print(result_df)

转换后结果 #

补充说明 #

• explode('Multiple')核心作用是将指定列中的列表元素逐一拆分为独立行，自动复制对应行的其他列值
• ignore_index=True用于重置结果的索引，避免原索引重复
• 若使用的Pandas版本低于1.3.0，需先将None转换为单元素列表，再执行拆分：

  df['Multiple'] = df['Multiple'].apply(lambda x: x if isinstance(x, list) else [x])
  result_df = df.explode('Multiple', ignore_index=True)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eric Kim