如何为表中列中的每个逗号分隔值创建新行

Question

我有这样一个数据帧：

text                   category 
sfsd sgvv              abc,xyz
zydf sefs sdfsd        yyy
dfsd dsrgd dggr        xyz
eter vxg wfe           abc
dfvf ertet             abc,xyz

我想要这样的输出：

text                   category 
sfsd sgvv              abc
sfsd sgvv              xyz
zydf sefs sdfsd        yyy
dfsd dsrgd dggr        xyz
eter vxg wfe           abc
dfvf ertet             abc
dfvf ertet             abc

基本上，在category列中为每两个或更多类别创建一个新行

Answer 1

将^{}（0.25+）与^{}一起使用：

df1 = (df.assign(category = df['category'].str.split(','))
         .explode('category')
         .reset_index(drop=True))

对于旧版本，首先^{}用于非分隔列，然后^{}并通过^{}重塑，最后^{}-首先用于删除第二级MultiIndex，然后用于将索引转换为列：

df1 = (df.set_index('text')['category']
         .str.split(',', expand=True)
         .stack()
         .reset_index(level=1, drop=True)
         .reset_index(name='category'))
print (df1)
              text category
0        sfsd sgvv      abc
1        sfsd sgvv      xyz
2  zydf sefs sdfsd      yyy
3  dfsd dsrgd dggr      xyz
4     eter vxg wfe      abc
5       dfvf ertet      abc
6       dfvf ertet      xyz

Answer 2

链接到this question，请为您的数据帧尝试以下代码：

We can first split the column, expand it, stack it and then join it back to the original df like below:

df.drop('category', axis=1).join(
  df['category'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1,drop=True).rename('category'))

Answer 3

对于更旧的版本，请尝试使用set_index+stack+str.split+unstack+reset_index：

print(df.set_index('text')
      .stack()
      .str.split(', ', expand=True)
      .stack()
      .unstack(-2)
      .reset_index(-1, drop=True)
      .reset_index())