如何将Pandas每行中的列表类型数据拆分为独立行记录

该需求完全可以通过Pandas内置函数实现，不需要手动将数据转为列表处理：

• Pandas 0.25及以上版本，直接使用官方提供的explode()方法即可完成列表列拆分为多行的需求，性能远高于手动遍历处理。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({
    "Group": ["A", "B", "C"],
    "ID_LIST": [[1,2,3], [1,3,5], [2,4]]
})

# 拆分ID_LIST列得到目标格式
result_df = df.explode("ID_LIST", ignore_index=True)

运行后得到的result_df就是你需要的每行对应一个ID的格式，其中ignore_index=True是可选参数，用于重置结果的行索引，不需要保留原索引的话建议加上。

• 如果使用0.25以下的旧版本Pandas，可以用以下兼容方案实现：

result_df = df.set_index('Group')['ID_LIST']\
              .apply(pd.Series)\
              .stack()\
              .reset_index(level=1, drop=True)\
              .reset_index(name='ID_LIST')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krit Pattamadit