Python 从不重复的行值创建列表

我需要从数据帧中提取以下单词

car+ferrari

数据集是

                   Owner        Sold
type
car+ferrari         J.G         £500000
car+ferrari         R.R.T.      £276,550 
car+ferrari        
motobike+ducati
motobike+ducati
...

我需要创建一个列表，列出类型中的单词，但要分别区分它们。所以在这种情况下，我只需要

汽车

和

法拉利

名单应该是

my_list=['car','ferrari']

没有重复的。 所以我应该做的是选择类型car+ferrari并提取所有单词，将它们添加到一个列表中，如上图所示，没有重复项（我有许多car+ferrari行，但由于我需要创建一个包含术语的列表，我只需要提取这些术语一次）

任何帮助都将不胜感激

编辑：类型列是索引

def lister(x): #function to split by '+'
    return set(x.split('+'))
    
df['listcol']=df['type'].apply(lister) # applying the function on the type column and saving output to new column 

添加@AMC建议的一种内置解决方案，以拆分熊猫系列：

df['type'].str.split(pat='+')

详情请参阅

将熊猫索引转换为系列：

pd.Series(df.index)

在索引上应用函数：

pd.Series(df.index).apply(lister)

或

或

---

请提供一份报告。你试过什么，做过什么研究吗？这能回答你的问题吗？你描述任务的方式我想知道为什么你不能直接输入

my_list=['car'，'ferari']

。type是一个索引列。我无法键入我的_列表，因为我想创建一个内置函数，以便在有许多类型的情况下执行此操作。type是一个索引列。然后将其转换为一个系列，对吗？OP需要从分隔列值中输出列表。没有提到需要将列拆分为两个不同的列！在这种情况下，他们会在打电话时设置

expand=False

。我建议您添加您对解决方案的意见作为答案。解决方案有多种方法。这里一切都很好。一个不太好的解决方案与一个好的解决方案相比，只能告诉社区为什么一个比另一个好。Cheers@Val这个问题并没有回答我的问题，因为类型是一个索引，它绝对是这样做的，您所需要做的就是将索引转换为一个系列。

pd.Series(df.index).str.split(pat = '+')

df.index.to_series().str.split("+")