<pre><code>s = pd.DataFrame({'Person_id':['pid1','pid2'],
'Children_id':['cid1','cid1'],
'Person_Photos':["'pid1_0.jpg', 'pid1_1.jpg', 'pid1_2.jpg'","'pid2_0.jpg', 'pid2_1.jpg', 'pid1_2.jpg'"],
'Children_Photos':["'cid1_0.jpg', 'cid1_1.jpg'","'cid1_0.jpg', 'cid1_1.jpg'"]})
one=s.set_index('Person_id').Person_Photos.str.split(',', expand=True).stack().reset_index('Person_id')
one.columns=['Person_id','Person_Photos']
# print(one)
# print('*'*50)
two=s.set_index('Children_id').Children_Photos.str.split(',', expand=True).stack().reset_index('Children_id')
two.columns=['Children_id','Children_Photos']
# print(two)
one['tmp'] = 1
two['tmp'] = 1
pd.merge(one, two, on=['tmp'])
</code></pre>
<h2>输出</h2>
<pre><code> Person_idPerson_Photos tmp Children_id Children_Photos
0 pid1 'pid1_0.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
1 pid1 'pid1_0.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
2 pid1 'pid1_0.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
3 pid1 'pid1_0.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
4 pid1 'pid1_1.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
5 pid1 'pid1_1.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
6 pid1 'pid1_1.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
7 pid1 'pid1_1.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
8 pid1 'pid1_2.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
9 pid1 'pid1_2.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
10 pid1 'pid1_2.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
11 pid1 'pid1_2.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
12 pid2 'pid2_0.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
13 pid2 'pid2_0.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
14 pid2 'pid2_0.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
15 pid2 'pid2_0.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
16 pid2 'pid2_1.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
17 pid2 'pid2_1.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
18 pid2 'pid2_1.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
19 pid2 'pid2_1.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
20 pid2 'pid1_2.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
21 pid2 'pid1_2.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
22 pid2 'pid1_2.jpg' 1 cid1 'cid1_0.jpg'
23 pid2 'pid1_2.jpg' 1 cid1 'cid1_1.jpg'
</code></pre>