如何将Pandas DataFrame中的列表型列展平？

我有这样一个数据结构：

ds = [{ "name": "groupA", "subGroups": [123,456] }, { "name": "groupB", "subGroups": ['aaa', 'bbb' , 'ccc'] }]

转换成Pandas DataFrame后得到df：

	name	subGroups
0	groupA	[123, 456]
1	groupB	['aaa', 'bbb', 'ccc']

我希望把它转换成如下结构的DataFrame：

	name	subGroupsFlattend
0	groupA	123
1	groupA	456
2	groupB	aaa
3	groupB	bbb
4	groupB	ccc

请问有实现思路吗？

当然有啦！最直接且高效的方案就是用Pandas自带的explode()函数，它就是专门为处理这种包含列表的列设计的——能把列表里的每个元素拆成单独的行，同时自动保留其他列的对应值。

方法一：使用explode()（推荐，Pandas 0.25.0+可用） #

步骤很简单：

1. 先导入Pandas并创建初始DataFrame：

import pandas as pd

ds = [{ "name": "groupA", "subGroups": [123,456] }, { "name": "groupB", "subGroups": ['aaa', 'bbb' , 'ccc'] }]
df = pd.DataFrame(ds)

2. 调用explode()拆分列表列，再重命名列名到你想要的样式：

df_flattened = df.explode('subGroups').rename(columns={'subGroups': 'subGroupsFlattend'})

执行后打印df_flattened，就是你想要的扁平化结构啦！

方法二：兼容旧版Pandas（0.25.0以下） #

如果你还在使用比较旧的Pandas版本，explode()还没被引入，可以用apply配合pd.Series来实现：

# 先把name设为索引，避免拆分时丢失对应关系
df_flattened = df.set_index('name')['subGroups'].apply(pd.Series).stack().reset_index(name='subGroupsFlattend')
# 删掉拆分后自动生成的多余列level_1
df_flattened = df_flattened.drop('level_1', axis=1)

这个方法本质是把列表拆成多列，再堆叠成行，最终也能得到目标结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者More Than Five