单列拆分

效果预览：下图是按County列拆分

【Pandas】一行拆分成多行，按分隔符 - 图1

【Pandas】一行拆分成多行，按分隔符 - 图2

  1. if __name__ == '__main__':
  3.     import pandas as pd
  4.     # 创建示例dataframe
  5.     df = pd.DataFrame({'Country': ['China,US', 'Japan,EU', 'UK,Australia', 'Singapore,Netherland'],
  6.                        'Number': [100, 150, 120, 90],
  7.                        'Value': [1, 2, 3, 4],
  8.                        'label': list('abcd')})
  9.     # 按Country拆分
  10.     df_split_row = df.drop('Country', axis=1).join(
  11.         df['Country'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('Country'))
  12.     print(df)
  13.     print("*"*20, "拆分后效果", "*"*20)
  14.     print(df_split_row)

多列拆分

效果预览：按Color列和Size列拆分

image.png

  1. # 把拆分多行封装成函数
  2. def df_split_row(df, split_cols: list):
  3.     """
  4. 拆分列以指定分隔符为多行
  5.     :param df: 待拆分dataframe
  6.     :param split_cols: 指定拆分的列，可以单列、多列
  7.     :return: 拆分后的dataframe
  8.     """
  9.     df_convert = df.drop(columns=split_cols, axis=1)
  10.     for column in split_cols:
  11.         df_convert = df_convert.join(
  12.             df[column].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename(column))
  13.     df_convert = df_convert.reset_index(drop=True)
  15.     return df_convert
  18. if __name__ == '__main__':
  19.     import pandas as pd
  20.     # 创建示例dataframe
  21.     df = pd.DataFrame({'Code': ['212027'],
  22.                        'Color': ['blue, pink, yellow'],
  23.                        'Size': ['12-18M, 2-3Y, 3-4Y']})
  24.     print(df_split_row(df, split_cols=['Color', 'Size']))  
  25.     print(df_split_row(df, split_cols=['Size']))