python拆分行和列

我对使用python一无所知 我使用的是一个数据帧，其中一行需要拆分为两行。 除了一列之外，这两行都有相同的数据

假设我们有一个df:

df
   Column1 Column2 Column3
0        1      A1      A2
1        2      B1      B2

然后我们可以做：

df["Column4"] = df.apply(lambda x: [x[1],x[2]], axis=1)
df = df.explode("Column4")
print(df)

   Column1 Column2 Column3 Column4
0        1      A1      A2      A1
0        1      A1      A2      A2
1        2      B1      B2      B1
1        2      B1      B2      B2

如果

Column1

的内容是一个问题，我们可以更进一步：

df["Column1"] = range(1, df.shape[0]+1)
print(df)

   Column1 Column2 Column3 Column4
0        1      A1      A2      A1
0        2      A1      A2      A2
1        3      B1      B2      B1
1        4      B1      B2      B2

假设我们有一个df：

df
   Column1 Column2 Column3
0        1      A1      A2
1        2      B1      B2

然后我们可以做：

df["Column4"] = df.apply(lambda x: [x[1],x[2]], axis=1)
df = df.explode("Column4")
print(df)

   Column1 Column2 Column3 Column4
0        1      A1      A2      A1
0        1      A1      A2      A2
1        2      B1      B2      B1
1        2      B1      B2      B2

如果

Column1

的内容是一个问题，我们可以更进一步：

df["Column1"] = range(1, df.shape[0]+1)
print(df)

   Column1 Column2 Column3 Column4
0        1      A1      A2      A1
0        2      A1      A2      A2
1        3      B1      B2      B1
1        4      B1      B2      B2

---

下面是另一种不使用

apply

的方法，然后是：

---

---

下面是另一种不使用

apply

的方法，然后是：

---

另一种方法：

new_df = (df.reindex(df.index.repeat(len(df.columns)-1))
            .assign(Column4 = df[df.columns.difference(['Column1'])].stack().values))
print(new_df)
   Column1 Column2 Column3 Column4
0        1      A1      A2      A1
0        1      A1      A2      A2
1        2      B1      B2      B1
1        2      B1      B2      B2

另一种方法：

new_df = (df.reindex(df.index.repeat(len(df.columns)-1))
            .assign(Column4 = df[df.columns.difference(['Column1'])].stack().values))
print(new_df)
   Column1 Column2 Column3 Column4
0        1      A1      A2      A1
0        1      A1      A2      A2
1        2      B1      B2      B1
1        2      B1      B2      B2

---

请分享一份。您至少可以以一种便于其他人帮助您的格式提供数据。您还没有解释具体的问题是什么，您尝试了什么，等等。请分享一个。您至少可以以一种便于其他人帮助您的格式提供数据。您还没有解释具体的问题是什么，您尝试了什么，等等。如果我执行代码一次，它就好了，如果执行多次，它会产生双倍的效果result@Himavari当然，它应该运行一次，因为

df

在执行过程中发生了变异。如果你想再次运行它，你需要从头开始，重新定义你的

df

，正如在OP中所给出的那样。如果我执行一次代码，它会很好，如果执行多次，它会产生双倍的result@Himavari当然，它应该运行一次，因为

df

在执行过程中发生了变异。如果你想再次运行它，你需要从头开始，重新定义你的

df

，正如在OP中给出的那样。