如何在Pandas DataFrame中展开列表列生成对应新行

这事儿用Pandas的explode()方法就能完美解决，完全适配你要的场景！

核心解决方案 #

假设你的DataFrame变量名为df，只需要一行代码：

df_exploded = df.explode('category', ignore_index=True)

方法解释 #

• explode('category')：指定要拆分的列是category，该列中的每个列表元素都会被拆成独立的行，同时保留原行的id值。
• ignore_index=True：让生成的新DataFrame重置索引，避免出现重复的原索引值，让结果更整洁。

示例效果 #

拿你给出的样例数据来说，原第一行：

id: 17074820, category: [15153999, 15213210, 7668302]

运行代码后会变成三行：

兼容旧版本Pandas（低于0.25） #

如果你的Pandas版本比较老，explode()方法还没上线，可以用下面的替代方案：

# 先把category列的列表拆成多列，再堆叠成行
df_exploded = df.assign(category=df['category'].apply(pd.Series)) \
               .stack() \
               .reset_index(level=1, drop=True) \
               .reset_index(name='category')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CyberPunk