1、实现的效果

示例代码：

df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[[1,2],[1,2]]})

df

Out[458]:

A B

0 1 [1, 2]

1 2 [1, 2]

拆分成多行的效果：

A  B

0  1  1

1  1  2

3  2  1

4  2  2

2、拆分成多行的方法

1)通过apply和pd.Series实现

容易理解，但在性能方面不推荐。

df.set_index('A').B.apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).rename(columns={0:'B'})

Out[463]:

A B

0 1 1

1 1 2

0 2 1

1 2 2

2)使用repeat和DataFrame构造函数

性能可以，但不太适合多列

df=pd.DataFrame({'A':df.A.repeat(df.B.str.len()),'B':np.concatenate(df.B.values)})

df

Out[465]:

A B

0 1 1

0 1 2

1 2 1

1 2 2

或者

s=pd.DataFrame({'B':np.concatenate(df.B.values)},index=df.index.repeat(df.B.str.len()))

s.join(df.drop('B',1),how='left')

Out[477]:

B A

0 1 1

0 2 1

1 1 2

1 2 2

3)创建新的列表

pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in df.values for z in y],columns=df.columns)

Out[488]:

A B

0 1 1

1 1 2

2 2 1

3 2 2

或者

#拆成多于两列的情况

s=pd.DataFrame([[x] + [z] for x, y in zip(df.index,df.B) for z in y])

s.merge(df,left_on=0,right_index=True)

Out[491]:

0 1 A B

0 0 1 1 [1, 2]

1 0 2 1 [1, 2]

2 1 1 2 [1, 2]

3 1 2 2 [1, 2]

4)使用reindex和loc实现

df.reindex(df.index.repeat(df.B.str.len())).assign(B=np.concatenate(df.B.values))

Out[554]:

A B

0 1 1

0 1 2

1 2 1

1 2 2

#df.loc[df.index.repeat(df.B.str.len())].assign(B=np.concatenate(df.B.values)

5)使用numpy高性能实现

newvalues=np.dstack((np.repeat(df.A.values,list(map(len,df.B.values))),np.concatenate(df.B.values)))

pd.DataFrame(data=newvalues[0],columns=df.columns)

A B

0 1 1

1 1 2

2 2 1

3 2 2

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