【Python数据清洗】pandas dataframe list(列表)数据列拆分成多行的方法

需要把下面的dataframe里面列的数据类型是list的列拆分成多个行：

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

Out[458]:
A B
0 1 [1, 2]
1 2 [1, 2]

所用代码如下：

（1）如果你要拆分的dataframe只有两列，那么使用下面的方法（亲测非常高效）:

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
（2）如果要拆分的dataframe有多列，那么可能需要使用下面的方法（还没有尝试过，期待有机会尝试）,需要使用到numpy：

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
参考：

https://www.cjavapy.com/article/237/
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