如何将pandas DataFrame指定单元格的多个值拆分为独立值列表？

问题根因 #

你的现有代码存在两处错误：

• 错误将loc筛选返回的Series对象直接转为字符串，会引入索引、数据类型等无关内容
• 未对逗号分隔的字符串做拆分处理，调用字符串的values属性实际返回的是单个字符组成的序列，拼接后就会得到无分隔符的连续数字

场景1：查询单个客户的过敏编码列表 #

如果确认每个customer_id仅对应一行数据，使用以下代码即可拿到拆分后的独立编码：

# 取对应客户的原始编码字符串
allergy_raw = df_sheet.loc[df_sheet["customer_id"] == customer, "allergies_code"].iloc[0]
# 按逗号拆分，同时去除空格、转换为整数（不需要数值可去掉int()）
customer_allergies = [int(code.strip()) for code in allergy_raw.split(',')]

处理后customer_allergies的输出为[113, 115, 121]，符合预期。

场景2：全表批量拆分多值单元格 #

如果需要将整张表的多值单元格拆分、展开为单行单值的结构，可以使用pandas内置的explode方法：

# 先将每个单元格的字符串拆分为列表
df_sheet["allergies_code"] = df_sheet["allergies_code"].str.split(',')
# 展开列表为多行，重置索引
df_exploded = df_sheet.explode("allergies_code", ignore_index=True)
# 可选：将编码统一转换为整数类型
df_exploded["allergies_code"] = df_exploded["allergies_code"].astype(int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者נועה בינסקי