Pandas中如何将两组配对的列表列按对应关系拆分为多行数据？

你需要的是把存储了列表的words和tags列按对应位置拆分为独立行，Pandas的explode方法可以直接实现这个需求： #

方法1（Pandas 1.3.0及以上版本，推荐） #

支持直接对多列同时执行拆分，代码最简洁：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame，如果你已经有df可以跳过这步
data = [
    {'id': 1, 'words': ['Φ', '20mm'], 'tags': ['xc', 'PER']},
    {'id': 2, 'words': ['Φ', '80mm'], 'tags': ['xc', 'm']},
    {'id': 3, 'words': ['EVA'], 'tags': ['nz']},
    {'id': 4, 'words': ['Q345'], 'tags': ['nz']}
]
df = pd.DataFrame(data)

# 核心拆分逻辑，同时拆words和tags列，ignore_index重置行索引
result = df.explode(['words', 'tags'], ignore_index=True)

方法2（兼容低版本Pandas） #

如果你的Pandas版本不支持多列同时explode，可以用索引对齐的方式实现：

result = df.set_index('id').apply(pd.Series.explode).reset_index()

两种方法输出的结果都和要求格式完全一致，因为每行的words和tags列表长度一一对应，拆分时会自动按位置匹配，不会出现标签错位的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ah bon