Python 熊猫将行拆分为多行

下面考虑一个数据帧，其标题和一行作为输入。。输入行需要根据值之间的间距分为两行，或者第二个值需要转到第二行。。所以在输出中，我们需要两行

输入1：

 Age  Gender Coverage-Status Total-Paid Benefit-Date Outstanding-Reserve Waiver-Reserve Coverage-Code
 31 26  M F    AC CC           10,000     2/15/2011      NaN                4,743         081 010 

所需输出：

Age Gender Coverage-Status Total-Paid Benefit-Date Outstanding-Reserve Waiver-Reserve Coverage Code
31   M     AC              10,000     2/15/2011      NaN                4,743         081 
26   F     CC                                                                         010

我现在被困在这里，这可能吗

我正在尝试这样的事情：

ad['Age'] = ad.Age.str.split(expand = True).stack()

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但这一条似乎不起作用…

对不起，没有足够的评论点。您可以先按列拆分dataframe，然后拆分列具有重复项的行，然后重新连接到保存的dataframe，即

input1_a = input1[['Total-Paid', 'Benefit-Date', 'Outstanding-Reserve', 'Waiver-Reserve']].copy()
input1_b = input1[['Age', 'Gender' ,'Coverage-Status','Coverage-Code']].copy()

Yatu删除了前面的答案，但是这里有一个函数可以拆分多个列。邹伟林于2018年9月6日发表评论。不像Yatu的解决方案那么优雅但是

然后

然后重新排列列

input1_new = input1_new[['Age', 'Gender' ,'Coverage-Status','Total-Paid', 'Benefit-Date', 'Outstanding-Reserve', 'Waiver-Reserve', 'Coverage-Code']]

尝试：

#只对要拆分的列进行迭代-我假设它是所有列
对于df.列中的列：
df[col]=df[col].str.split（“”）
res=df.stack（）.explode（）.reset_index（level=0，drop=True）。to_frame（）
res[“id”]=res.groupby（level=0）.cumcount（）
res=res.set\u索引（“id”，append=True）。取消堆栈（级别=0）
res.columns=res.columns.droplevel（）

产出：

年龄福利日期保险范围代码保险范围状态性别未付准备金\
身份证件
0 31 2/15/2011 081 AC M NaN
126NAN 010立方英尺NaN
已缴弃权准备金总额
身份证件
0   10,000     4,743
1楠楠楠

input1_new = input1_new[['Age', 'Gender' ,'Coverage-Status','Total-Paid', 'Benefit-Date', 'Outstanding-Reserve', 'Waiver-Reserve', 'Coverage-Code']]