如何处理pandas含列表项的列，将列表元素拆分为独立行？

现有测试数据集，report_number列的部分单元格存储了多个报告编号组成的列表，测试数据构造代码：

import pandas as pd
test = pd.DataFrame({
    "report_number":[['21-10541', '21-6300'],['20-55506']],
    "date": ['2021-06-03','2021-06-04']
})

需要将每个单元格列表内的报告编号拆分为独立行，同时保留对应记录的date字段值，期望输出结构：

注：给出的期望输出里第一个编号21-1054是笔误，和原始测试数据不匹配，实际输出会保留原始编号值。

之前尝试编写自定义函数，配合apply(axis=1)实现需求，代码如下：

def f(x):
    if len(x['report_number'])>1:
        for i in x['report_number']:
            return(i,x['date'])
    else:
        return (x['report_number'],x['date'])

test.apply(f,axis=1)

这段代码运行后无法得到预期结果。

这段代码的问题出在两个地方：

• 多编号分支的for循环第一次迭代就会触发return，只会返回列表里的第一个报告编号，不会遍历完所有列表元素
• apply(axis=1)的默认逻辑是每一行输入对应单条返回结果，本身不支持直接把单行拆成多行，靠普通return逻辑没法实现行展开效果。

pandas自带专门用于拆分列表列为多行的explode()API，不需要写自定义循环，代码简洁且性能更好，实现代码：

# 指定要拆分的列，ignore_index=True重置拆分后的行索引
result = test.explode('report_number', ignore_index=True)

运行后得到的result就是符合需求的输出。

如果使用的pandas版本过低（0.25版本之前没有explode方法），可以通过遍历展开的方式实现：

temp = []
for _, row in test.iterrows():
    for report_num in row['report_number']:
        temp.append({"report_number": report_num, "date": row["date"]})
result = pd.DataFrame(temp)

两种方式都能得到正确结果，优先推荐使用官方explode()方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nathan123