如何将Pandas DataFrame中含空格的字符串行拆分为多行并保留nan值

实现代码 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例数据，替换为你自己的DataFrame即可
df = pd.DataFrame({
    'output': ['Ohio State', np.nan, np.nan, 'New York City', np.nan, np.nan, np.nan]
})

# 核心处理逻辑
df['output'] = df['output'].apply(lambda x: x.split() if pd.notna(x) else [x])
df = df.explode('output', ignore_index=True)

# 输出验证
print(df)

执行后输出结果和你期望的格式完全一致：

output
0        Ohio
1       State
2         NaN
3         NaN
4         New
5        York
6        City
7         NaN
8         NaN
9         NaN

逻辑说明 #

• 先用apply逐行处理output列：非空值按空格拆分为单词列表，空值包装为仅包含自身的列表，保证空行不会在后续操作中丢失
• 再用explode方法将列表类型的单元格展开为独立行，ignore_index=True会自动重置行索引，避免索引重复报错
• 如果你需要保留原表的其他列，该方法也适用，展开后其他列的值会自动对应复制到新增的行上

你之前考虑的新增标记列的方案也可以实现，不过上述写法更简洁，无需额外新增列即可完成需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PRABHAV GUPTA