Python 如何将dataframe中的CSV列转换为行

我在语言列中有一个带有CSV的数据框

     Name Language
0       A French,Espanol
1       B Deutsch,English

我希望将上面的数据帧转换为如下

    Name Language
0      A French
1      A Espanol
2      B Deutsch
3      B English

我尝试了下面的代码，但无法完成

df=df.join(df.pop('Language').str.extractall(',$')[0] .reset_index(level=1,drop=True) .rename('Language')) .reset_index(drop=True)

---

首先创建一个具有相同列的新数据框，然后分秒值并将行显示到数据框

import pandas as pd

csv_df  = pd.DataFrame([['1', '2,3'], ['2', '4,5']], columns=['Name', 'Language'])
df = pd.DataFrame(columns=['Name ', 'Language'])

for index, row in csv_df .iterrows():
    name = row['Name']
    s = row['Language']
    txt = s.split(',')
    for x in txt:
        df = df.append(pd.Series([name, x], index=df.columns), ignore_index=True)

print(df)

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首先创建一个具有相同列的新数据框，然后分秒值并将行显示到数据框

import pandas as pd

csv_df  = pd.DataFrame([['1', '2,3'], ['2', '4,5']], columns=['Name', 'Language'])
df = pd.DataFrame(columns=['Name ', 'Language'])

for index, row in csv_df .iterrows():
    name = row['Name']
    s = row['Language']
    txt = s.split(',')
    for x in txt:
        df = df.append(pd.Series([name, x], index=df.columns), ignore_index=True)

print(df)

应该适合这项任务。将其与组合以获得所需的列：

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{'Name'：['A'，'B']，'Language'：['French，Espanol'，'Deutsch，English']}）
df=df.assign（Language=df['Language'].str.split（'，'））.explode（'Language'））
#名称语言
#0法语
#埃斯帕诺酒店
#1b德国
#1 B英语

应该适合该任务。将其与组合以获得所需的列：

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{'Name'：['A'，'B']，'Language'：['French，Espanol'，'Deutsch，English']}）
df=df.assign（Language=df['Language'].str.split（'，'））.explode（'Language'））
#名称语言
#0法语
#埃斯帕诺酒店
#1b德国
#1 B英语

请发布文本/代码，而不是图像。看看吧，希望我的问题现在清楚了你试过什么了吗？什么不起作用？是的。。。我尝试了以下方法：-始终添加有问题的代码、数据和错误消息，而不是在注释中。它将更具可读性，更多的人将看到它。请发布文本/代码，而不是图像。看看吧，希望我的问题现在清楚了你试过什么了吗？什么不起作用？是的。。。我尝试了以下方法：-始终添加有问题的代码、数据和错误消息，而不是在注释中。它将更具可读性，更多的人将看到它。真棒，谢谢你