使用Python或excel vba将单个excel单元格内容拆分为不同的单元格

我有一个如下所示格式的数据，可以使用下面给出的Python代码对其进行生成

df = pd.DataFrame({'Person_id':[1,2,3,4],
'Values':['father:1.Yes 2.No 3.Do not Know','Mother:1.Yes 2.No 3.Do not 
 Know','sons:1.Yes 2.No 3.Do not Know','daughter:1.Yes 2.No 3.Do not Know'],
   'Ethnicity':['dffather','dfmother','dfson','dfdaughter']})

我想做的是根据单元格中可用值的数量，将“值”单元格内容拆分为3行/n行。在这种情况下，我们有3个选项（1.是，2.否和3.不知道）。我不希望像父亲、母亲、儿子等那样保留文本。我只希望有选择权

我如何使我的输出如下图所示

请注意，选项和值可能实时不同。我所展示的是一个示例，在答案选项方面不存在任何模式。

一种方法可以是（熊猫）：

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从VBA的角度来看，这是一种方法：

选项显式
子拆分（）
将ws设置为工作表：设置ws=ActiveWorkbook.Sheets（“工作表名称”）
Dim arrData作为变量，arrValues（）作为字符串
Dim arrTmp（）作为字符串：ReDim arrTmp（1到2，1到1）
Dim arrFinal（）作为字符串
将lrow变长：lrow=ws.Cells（Rows.Count，1）.End（xlUp）.Row
变暗R为长，C为长，X为长，Z为长
arrData=ws.范围（“A1:C”和lrow）
R=LBound（arrData）+1至UBound（arrData）
arrData（R，2）=替换（“df”和arrData（R，2），arrData（R，3）和“：”，“”）
arrValues=拆分（arrData（R，2），“）
对于X=LBound（arrValues）到UBound（arrValues）
如果X+1=UBound（ARR值），则
arrValues（X）=X+1&“&”和arrValues（X+1）
ReDim值（X）
退出
其他的
arrValues（X）=X+1&“”&左（arrValues（X+1），Len（arrValues（X+1））-2）
如果结束
下一个X
对于X=LBound（arrValues）到UBound（arrValues）
Z=Z+1
ReDim保留arrTmp（1到2，1到Z）
如果X=0，则arrTmp（1，Z）=R-1
arrTmp（2，Z）=arrTmp值（X）
下一个X
下一个R
ReDim ARRTIMAL（LBound（arrTmp，2）至UBound（arrTmp，2），LBound（arrTmp）至UBound（arrTmp））
R=LBound（arrFinal）至UBound（arrFinal）
对于C=lBond（arrFinal，2）到uBond（arrFinal，2）
arrtfinal（R，C）=arrTmp（C，R）
下一个C
下一个R
带ws.Range（“E1”）
.调整大小（UBound（arrFinal），UBound（arrFinal，2））=arrFinal
以
端接头

结果是：

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很酷。任务。你的任务？你是怎么解决的？您的解决方案的具体问题在哪里？请向我们展示您的[mce]。我做了一些工作，并将数据作为变量数组返回到VBA中（准备粘贴到单元格中）。这是我的博客，我使用Python网关类模式

toList（）

是将Python数据结构转换为VBA可使用的数据结构的关键。我将尝试这些答案，并很快在此处更新解决方案。下面提供的两个答案都运行良好。我正在标记Python方法，因为对于像我这样的初学者来说它很容易理解。尽管如此，ExcelVBA还是一个有效且有效的解决方案。两个答案都投了赞成票Shello@anky_91-我确实试过你的答案。它很好用。然而，为了获得预期的输出，我添加了以下两行，因为我不希望重复种族和个人id列中的值。虽然我这样做了，但我觉得这是一个漫长的过程。下面是我的另一段代码，它使重复值“m['ocidentity']=m[（'ocidentity'）].mask（~m['new_Value'].str.startswith（'1'））m['Person_id']=m[（'Person_id'）].mask（~m['new_Value'].str startswith（'1'））”@AVLES我想你需要

m.loc[m.duplicated（['Person_id'，'ocidentity']），['Person_id'，'=''

然后打印m以进行检查。：）在上面的例子中，如果我想根据输入的源值对其进行排序，您能告诉我如何进行吗？例：1:是，2:否，777:不适用，999:不知道。正如你所看到的，它不是3和4，而是777和999。我希望保留这些价值观is@AVLES嗯。。我认为这需要一种不同的（复杂的）方法。既然这个问题已经回答了，我建议你发布一个新的问题。谢谢@anky_91。这里是链接

s=df.Values.str.findall('(\D+)').str[1:]
m=(df.reindex(df.index.repeat(s.str.len()))
   .assign(new_Value=np.concatenate(s.values)).drop('Values',1))
m.new_Value=m.groupby('Person_id').cumcount().add(1).astype(str)+m.new_Value
print(m)

   Person_id   Ethnicity      new_Value
0          1    dffather         1.Yes 
0          1    dffather          2.No 
0          1    dffather  3.Do not Know
1          2    dfmother         1.Yes 
1          2    dfmother          2.No 
1          2    dfmother  3.Do not Know
2          3       dfson         1.Yes 
2          3       dfson          2.No 
2          3       dfson  3.Do not Know
3          4  dfdaughter         1.Yes 
3          4  dfdaughter          2.No 
3          4  dfdaughter  3.Do not Know