Python Pandas如何将单元格内多个取值拆分生成独立新行

解决方案 #

你可以用pandas内置的explode方法实现行列转换，全程只需链式调用3步即可完成：

import pandas as pd

# 初始化原始df
df = pd.DataFrame({'zips': ['11229 11226 11225', '90291 90293 90292'],
                  'lat': [40.6943, 34.1139],
                  'lng': [-73.9249, -118.4068]})

# 转换得到目标df2
df2 = (
    # 第一步：将zips列的空格分隔字符串拆分为列表
    df.assign(zips=df['zips'].str.split())
    # 第二步：将列表的每个元素拆分为单独行，同时自动对齐lat、lng列的值，重置索引
    .explode('zips', ignore_index=True)
    # 第三步：将zips从字符串格式转为整数格式
    .astype({'zips': int})
)

低版本pandas兼容方案 #

如果你的pandas版本低于0.25（无explode方法），可以用如下代码实现相同效果：

df2 = (
    df.set_index(['lat', 'lng'])['zips']
    # 拆分字符串后扩展为多列
    .str.split(expand=True)
    # 列转行
    .stack()
    .reset_index(name='zips')
    # 删除多余的索引列
    .drop('level_2', axis=1)
    .astype({'zips': int})
    .reset_index(drop=True)
)

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