Python 3.x 熊猫：数据帧的重组

我正在寻找清理以下数据的方法：

我想输出如下内容：

第一列为标记化单词，另一列为相关标签

Pandas和NLTK是否有一个特定的策略来一次性获得这种类型的输出

---

提前感谢您的帮助或建议

对于第一个表格，只需拆分第一列并重复第二列：

import pandas as pd

data = [['foo bar', 'O'], ['George B', 'PERSON'], ['President', 'TITLE']]
df1 = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])

print(df1)

df2 = pd.concat([pd.Series(row['col2'], row['col1'].split(' '))
                 for _, row in df1.iterrows()]).reset_index()
df2 = df2.rename(columns={'index': 'col1', 0: 'col2'})
print(df2)

输出：

        col1    col2
0    foo bar       O
1   George B  PERSON
2  President   TITLE

        col1    col2
0        foo       O
1        bar       O
2     George  PERSON
3          B  PERSON
4  President   TITLE

至于拆分第1列，您需要查看支持正则表达式的拆分方法，该方法应允许您处理各种语言分隔符：

---

如果没有给出第1个表，那么在1中就没有办法做到这一点，因为pandas没有内置NLP功能。

使用解决方案，不接受下面或重复中的答案。是的，不幸的是，接受的答案并不总是指像从dupe复制的解决方案这样的最佳答案：(