Python 如何在所有列上应用分解

我在下面有一个数据框

df = pd.DataFrame({'var1': ['d,e,f', '', np.nan], 'var2': ['1,2', 2, 3]})

我想把所有的柱子都炸开

df.assign（var1=df['var1'].str.split（'，'）.explode（'var1'）

我的当前输出低于

    var1    var2
0   d        1,2
0   e        1,2
0   f        1,2
1              2
2   NaN        3

我的预期出局了

    var1    var2
0   d        1
0   e        1
0   f        1
0   d        2
0   e        2
0   f        2
1            2
2   NaN      3

• 我不知道

  列

  的名称，它将出现差异

• 它每次都会不同，列的长度现在也会增加

• 我们可以做iloc吗

---

您可以执行以下操作：

df = df.applymap(lambda x: x.split(',') if type(x) == str else x)
for i in range(1, df.shape[1] + 1):
    df = df.explode(df.columns[-i])

输出：

  var1 var2
0    d    1
0    e    1
0    f    1
0    d    2
0    e    2
0    f    2
1         2
2  NaN    3

另一个具有连续拆分的选项：

for i in range(1, df.shape[1] + 1):
    df[df.columns[-i]] = df[df.columns[-i]].apply(lambda x:
                                                  x.split(',') if type(x) == str else x)
    df = df.explode(df.columns[-i])

---

你的命令中不应该是

var2

而不是

var1

？为什么在这里使用applymap？我有大约5列/26264行的东西，我得到了内存错误（26264，6）是我的形状眼睛的最终形状，但在分解它的（18，7）@Nons之前，我刚刚尝试了起始形状（20，10）和结果形状（317.700.486，10），没有问题。这花了一段时间，确实使用了相当多的内存，但它工作得很好。