如何使用Python Pandas将DataFrame单行内多分隔值拆分生成新行

核心实现代码 #

import pandas as pd

# 构造测试数据
list_1=[['AA','MM asasas MM asasdad MM dfsdfd'],
        ['BB','MM dsfsdf MM fgdfgd MM dfgdfg'],
        ['CC','MM asfdsf MM kjhgkhjk MM jfghjfg']]
labels=['name','description']
df=pd.DataFrame(list_1,columns=labels)

# 处理逻辑
df = df.assign(description=df['description'].str.split('MM'))\
       .explode('description')\
       .assign(description=lambda x: x['description'].str.strip())\
       .query("description != ''")\
       .reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(df)

代码逻辑说明 #

• 用str.split('MM')将description列的字符串按MM分隔符拆分为列表
• 用explode方法将列表的每个元素拆分为独立行，对应原行的name字段保持不变
• 用str.strip()去除拆分后内容首尾的多余空格
• 过滤掉字符串开头为MM时拆分产生的空字符串
• 最后重置行索引得到规整的结果表

输出结果 #

最终输出的df格式如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Galat