如何将DataFrame中Adj.列的列表拆分为单独行？

这问题我之前也碰到过！根源其实是你的DataFrame有重复的列名（两个Connector、两个Pin），导致合并操作时触发了多索引冲突。给你两个解决方案，优先用更简洁的那个：

首先必须先处理重复列名的问题，这是触发报错"Merging with both multi-indexes is not implemented"的核心原因：

步骤1：给重复列设置唯一名称 #

先把重复的列名改成唯一标识，避免后续索引对齐出问题：

# 重命名列，确保每个列名唯一
df.columns = ['Connector', 'Pin', 'Connector_adj', 'Pin_adj', 'Adj.', 'Color']

方法1：使用explode()（推荐，pandas 0.25+支持） #

这是pandas官方专门为拆分列表/数组列推出的方法，简洁高效：

# 直接拆分Adj.列的列表，每个元素生成单独一行
result_df = df.explode('Adj.').reset_index(drop=True)

执行后就能得到你想要的输出：每个列表元素对应一行，其他列的数值保持不变。

方法2：兼容低版本pandas（0.25以下） #

如果你的pandas版本较低，用apply+stack的方式实现，注意保持索引对齐：

# 拆分Adj.列的列表，生成带原索引的Series
adj_expanded = df['Adj.'].apply(pd.Series).stack().reset_index(level=1, drop=True)
adj_expanded.name = 'Adj.'

# 合并回原DataFrame（先删除原Adj.列）
result_df = df.drop('Adj.', axis=1).join(adj_expanded)

验证结果 #

处理后的result_df会和你给出的期望输出一致，比如第一组数据会变成：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MaxB