Python 基于系列的组合构建熊猫数据框架

我需要一些关于构建数据框架的建议（免责声明：我正在尝试从ExcelVBA转移到使用Python和Pandas）

一项特殊任务涉及获取字符串ID列表，并在某些列中复制每一行的附加信息。请参阅下表：

第一步

    Cat_1    Cat_2    String-ID  
     null     null      apple        
     null     null      banana

步骤2（结果）

逻辑： 对于每个字符串ID，应复制字符串ID，以便在类别列中：

• Cat_1-A针对每个实例进行填充
• Cat_2-为每条线路填充AA、AB、AC、AD、AE

因此，对于一个字符串id（或一个水果），总共应该复制5次，以便填充类别列（步骤2）

我尝试将源表导入到数据帧中，然后尝试为步骤2创建嵌套循环，但没有成功

第1类和第2类列可以通过列表或系列添加，因为它们将受到限制且不会更改

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有人能帮忙吗？

您可以用所需值的列表填充cat列，然后使用

df.explode

df['Cat_1'] = 'A'
df['Cat_2'] = ['AA', 'AB', 'AC', 'AD', 'AE']
df = df.explode('Cat_2', ignore_index=True)

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您一次只能分解一列，但如果您需要Cat_1成为

['a'，B']

，那么您可以为

Cat_1添加一个新的分解行
。您好，请使用cose块作为“步骤”，在手机上很难读取。。。另外，我不明白你的转换逻辑，你能详细解释一下吗？@RichieV，抱歉，我已经重新格式化了帖子并添加了逻辑。谢谢@RichieV，我会试试让你知道的。
df['Cat_1'] = 'A'
df['Cat_2'] = ['AA', 'AB', 'AC', 'AD', 'AE']
df = df.explode('Cat_2', ignore_index=True)