Pandas拆分DataFrame字符串范围数据时触发ValueError求助

• 核心问题1：自定义split函数逻辑冗余且未做脏数据处理。原函数对字符串按-分割后又对每个分割结果重复按-分割属于无效逻辑，且没有对HouseNum字段做去空格、空值过滤，一旦单元格存在纯空格内容、多余横杠、空值，int()转换就会拿到纯空格/空字符串触发报错。
• 核心问题2：行展开代码引用了不存在的列。你的拆分结果存在HouseNum列，代码里写的是不存在的Options列，运行到该行会触发属性错误。
• 鲁棒性问题：直接用HouseNum字符串长度切片取街道名的逻辑容错性差，一旦门牌号前后带空格，切出来的街道名开头会残留多余空格。

先做字段清洗，再优化拆分逻辑，用pandas原生explode方法做行展开，代码可读性和兼容性更好，适配pandas 1.3及以上版本：

import pandas as pd

def split_house_num(s):
    # 基础清洗：去前后空格、移除横杠两侧的多余空格
    s = s.strip().replace(" ", "")
    # 空值直接返回空列表
    if not s:
        return []
    # 按横杠分割，过滤空片段，兼容多横杠的异常输入
    parts = [p for p in s.split("-") if p]
    if len(parts) == 1:
        # 单个门牌号直接返回
        return [int(parts[0])]
    # 范围值取首尾生成连续序列
    start = int(parts[0])
    end = int(parts[-1])
    return list(range(start, end + 1))

xlsx = 'drive/MyDrive/Parcels.xlsx'
parcels = pd.read_excel(xlsx, usecols=['parcel_id','prop_locat','ZipCode','HouseNum'])
# 统一转字符串并清洗前后空格
parcels['HouseNum'] = parcels['HouseNum'].astype(str).str.strip()
# 优化街道提取逻辑：按第一个空格拆分，前面为门牌号、后面为街道，避免长度计算误差
parcels[['_', 'address']] = parcels['prop_locat'].str.split(n=1, expand=True)
# 拆分门牌号范围
parcels['HouseNum'] = parcels['HouseNum'].apply(split_house_num)
# 展开为多行，丢弃拆分失败的空行
parcels = parcels.explode('HouseNum', ignore_index=True)
# 拼接生成完整地址
parcels['full_address'] = parcels['HouseNum'].astype(str) + " " + parcels['address']
# 筛选输出需要的列
parcels = parcels[['parcel_id', 'ZipCode', 'HouseNum', 'address', 'full_address']]

print(parcels)

用你提供的样例数据集运行后，输出结果符合预期：

如果数据里存在带字母的非纯数字门牌号（比如123A），可以给拆分函数加异常捕获，避免中断运行，同时保留异常值方便后续排查脏数据：

def split_house_num(s):
    s = s.strip().replace(" ", "")
    if not s:
        return []
    parts = [p for p in s.split("-") if p]
    try:
        if len(parts) == 1:
            return [parts[0]]
        start = int(parts[0])
        end = int(parts[-1])
        return list(range(start, end + 1))
    except:
        # 转换失败直接返回原始值
        return [s]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rweber