（1） 根据某一列拆分
效果：
代码 (注意 index，如果 index 有重复会有问题，最好先 reset_index)：
if __name__ == '__main__': | |
import pandas as pd | |
df = pd.DataFrame({'Country': ['China,US', 'Japan,EU', 'UK,Australia', 'Singapore,Netherland'], | |
'Number': [100, 150, 120, 90], | |
'Value': [1, 2, 3, 4], | |
'label': list('abcd')}) | |
df_split_row = df.drop('Country', axis=1).join( | |
df['Country'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('Country')) |
（2） 根据多列拆分
效果：
代码：
if __name__ == '__main__': | |
import pandas as pd | |
df = pd.DataFrame({'Code': ['212027'], | |
'Color': ['blue, pink, yellow'], | |
'Size': ['12-18M, 2-3Y, 3-4Y']}) | |
split_columns = ['Color', 'Size'] | |
df_convert = df.drop(columns=split_columns, axis=1) | |
for column in split_columns: | |
df_convert = df_convert.join( | |
df[column].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename(column)) | |
df_convert = df_convert.reset_index(drop=True) |
