Python 如何使用pandas转换列表中的行

使用的代码和文件：

我正在使用熊猫进行分析。基本上，我需要排序的产品数量的订单，并包含相同的产品

示例：我有订单1和订单2，它们都有产品A和产品B。使用产品列表和产品数量作为键，我将创建一个轴，该轴将为该产品组合编制索引，并返回拥有相同产品的订单

分析的总体目标是获得如下数据帧：

dfFinal 

listProds            Ordens  NumProds
[prod1,prod2,prod3]     1       3
                        2
                        3
[prod1,prod3,prod5]     7       3
                        15
                        25
[prod5]                 8       1
                        3           

到目前为止，代码是这样的

将“订单”列设置为索引，以便创建第一个轴

df1.index=df1['Ordem']
df3 = df1.assign(col=df1.groupby(level=0).Produto.cumcount()).pivot(columns='col', values='Produto')

有了这个枢轴，我得到了下面的数据帧

df3 = 

col 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   ... 54  55  56  57  58  59  60  61  62  63
Ordem                                                                                   
10911KD YIZ12FF-A   YIZ12FF-A   YIIE2FF-A   YIR72FF-A   YIR72FF-A   YIR72FF-A   NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
124636  HYY32ZY-A   HYY32ZY-A   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1719KD5 YI742FF-A   YI742FF-A   YI742FF-A   YI742FF-A   NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
22215KD YI762FF-A   YI762FF-A   YI762FF-A   YI762FF-A   YI762FF-A   YI762FF-A   YI6E2FF-A   YI6E2FF-A   YI6E2FF-A   NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN 

---

当我运行完代码后，NaN值​​出现时，我需要将它们从行中删除，这样我就不会影响我正在进行的分析。

这样吗

df3.assign（ordem=df3['var1'].str.split（'，'））.explode（'listprod'）

我尝试了这种方法，它返回了一个错误

KeyError:'Var1'

df.assign（ordem=df['listprod'].str.split（'，'））.explode（'listprod'）