Python 将多个值拆分为新行

我有一个数据框，其中几列可能在一个观察中有多个值。这些行中的每个观测值在观测结束时都有一个“/”，无论是否有多个观测值。这意味着一些值如下所示：“OneThing/”而其他值如下所示：“OneThing/AnotherThing/”

我需要在一个观测值中有多个值的地方获取这些值，并将它们分割成单独的行

这是dataframe之前的一般示例：

ID  Date   Name ColA   ColB   Col_of_Int                        ColC   ColD
1   09/12  Ann  String String OneThing/                         String String
2   09/13  Pete String String OneThing/AnotherThing             String String
3   09/13  Ann  String String OneThing/AnotherThing/ThirdThing/ String String
4   09/12  Pete String String OneThing/                         String String

我希望输出为：

ID  Date   Name ColA   ColB   Col_of_Int                        ColC   ColD
1   09/12  Ann  String String OneThing                         String String
2   09/13  Pete String String OneThing                         String String
2   09/13  Pete String String Another Thing                    String String
3   09/13  Ann  String String OneThing                         String String
3   09/13  Ann  String String AnotherThing                     String String
3   09/13  Ann  String String ThirdThing                       String String
4   09/12  Pete String String OneThing/                        String String

我尝试了以下方法：

df = df[df['Column1'].str.contains('/')]
df_split = df[df['Column1'].str.contains('/')]
df1 = df_split.copy()
df2 = df_split.copy()

split_cols = ['Column1']

for c in split_cols:
    df1[c] = df1[c].apply(lambda x: x.split('/')[0])
    df2[c] = df2[c].apply(lambda x: x.split('/')[1])

new_rows = df1.append(df2)
df.drop(df_split.index, inplace=True)
df = df.append(new_rows, ignore_index=True)

这是可行的，但我认为它是在每个“/”之后创建新行，这意味着为每个只有一个值的观测创建一个新行（我希望没有新行），为每个有两个值的观测创建两个新行（只需要一个），等等

当一个观察值中有三个或更多值时，这尤其令人沮丧，因为我得到了几个不必要的行

有没有办法解决这个问题，这样只有多个观测值才能添加到新行

如果你使用

df['column\u of u interest']=df['column\u of u interest'].str.rstrip（'/'）

，我认为你的方法会有效，因为它会在你观察结束时消除那种恼人的

/

。然而，这个循环是不完善的，而你拥有它的方式要求你知道你的专栏中最多有多少个观察结果。这是另一种方法，我认为它可以满足您的需要：

以这个例子

df

：

df = pd.DataFrame({'column_of_interest':['onething/', 
                                         'onething/twothings/', 
                                         'onething/twothings/threethings/'], 
                   'values1': [1,2,3], 
                   'values2': [5,6,7]})

>>> df
                column_of_interest  values1  values2
0                        onething/        1        5
1              onething/twothings/        2        6
2  onething/twothings/threethings/        3        7

这有点混乱，因为您可能希望将列中的数据保留在感兴趣的列之外。因此，您可以使用以下方法临时查找这些内容并将其丢弃：

value_columns = [i for i in df.columns if i != 'column_of_interest']

并将它们放在索引中，以便进行以下操作（最后将其还原）：

然后你的

新的_df

看起来像：

>>> new_df
   values1  values2 new_column_of_interest
0        1        5               onething
0        2        6               onething
1        2        6              twothings
0        3        7               onething
1        3        7              twothings
2        3        7            threethings

或者，使用

合并
：

new_df = (df[value_columns].merge(df.column_of_interest
                        .str.rstrip('/')
                        .str.split('/')
                        .apply(pd.Series)
                        .stack()
                        .reset_index(1, drop=True)
                        .to_frame('new_column_of_interest'),
                        left_index=True, right_index=True))

编辑：在您发布的数据框上，这将导致：

   ID   Date  Name    ColA    ColB    ColC    ColD new_column_of_interest
0   1  09/12   Ann  String  String  String  String               OneThing
0   2  09/13  Pete  String  String  String  String               OneThing
1   2  09/13  Pete  String  String  String  String           AnotherThing
0   3  09/13   Ann  String  String  String  String               OneThing
1   3  09/13   Ann  String  String  String  String           AnotherThing
2   3  09/13   Ann  String  String  String  String             ThirdThing
0   4  09/12  Pete  String  String  String  String               OneThing

如果上面添加了
df=pd.DataFrame（{'Column1'：['OneThing/'，'twoothing/AnotherThing/']}）
？@Ben.T，您能给出预期的输出吗！这个效果好多了！我仍然得到了额外的专栏，但我相信我可以放弃。哦，我的糟糕。我是说多排一排。每行有一份副本。这意味着数据框中的每一行与上面的行相同，但复制的行中的相关列为空。这有意义吗？我想我明白你说的，但是当我运行它时，我也不会得到额外的一行（见上面编辑中的输出）。你得到的是我想要的，但我得到的是不同的东西。添加到上面，但可能需要几分钟，因为它需要同行评审。抱歉！新来的。我不明白它们为什么不同，但我得到的结果与您在删除带有空值的行时得到的结果相同。
   ID   Date  Name    ColA    ColB    ColC    ColD new_column_of_interest
0   1  09/12   Ann  String  String  String  String               OneThing
0   2  09/13  Pete  String  String  String  String               OneThing
1   2  09/13  Pete  String  String  String  String           AnotherThing
0   3  09/13   Ann  String  String  String  String               OneThing
1   3  09/13   Ann  String  String  String  String           AnotherThing
2   3  09/13   Ann  String  String  String  String             ThirdThing
0   4  09/12  Pete  String  String  String  String               OneThing