Pandas如何在文本含RN时拆分句子并将拆分结果逐行展示

现有一个存储文本内容的DataFrame，文本列中部分内容包含字符RN，需要实现以下处理逻辑：

• 逐行检查文本内容，只要出现RN字符，就以RN为分隔符拆分当前行的文本
• 拆分后得到的每一段文本，单独作为新的一行存储，非文本列的原有值和拆分前对应行保持一致

效果参考 #

• 处理前：文本列中RN和其他内容连在同一行，未拆分
• 处理后：所有RN都作为分隔符被移除，原RN前后的内容各自成为独立行

现有尝试代码 #

df=df.assign(text=df['Default'].str.split('𝑅N')).explode('text')

你写的代码整体逻辑是正确的，拆分+展开行的思路完全可行，失效的核心原因是split方法里传入的𝑅是特殊Unicode数学字体字符，不是常规的大写英文字母R，无法匹配到文本里正常的RN字符串，导致拆分失败。
直接把分隔符换成普通大写的RN即可正常运行：

df = df.assign(text=df['Default'].str.split('RN')).explode('text').reset_index(drop=True)

补充优化场景 #

1. 过滤拆分产生的空值
   如果文本开头/结尾刚好是RN，拆分后会产生空字符串，可以加一步过滤清除无效行：

df = df.assign(text=df['Default'].str.split('RN')).explode('text')
# 过滤掉内容为空/全是空格的行
df = df[df['text'].str.strip() != ''].reset_index(drop=True)

2. 大小写不敏感匹配
   如果需要同时匹配rn/Rn/rN等不同大小写的组合，可以开启正则忽略大小写参数：

import re
df = df.assign(text=df['Default'].str.split(r'RN', flags=re.IGNORECASE)).explode('text').reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmed Ewis