拆分（explode)pandas数据框字符串条目以分隔行

Question

我有一个pandas dataframe文本字符串的一列包含逗号分隔的值。我想拆分每个CSV字段并为每个条目创建一个新行（假定CSV干净，只需要在’，’上拆分）。例如，a应变为b：

In [7]: a
Out[7]: 
    var1  var2
0  a,b,c     1
1  d,e,f     2

In [8]: b
Out[8]: 
  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5    f     2

到目前为止，我已经尝试了各种简单的函数，但是该.apply方法似乎只在轴上使用一行作为返回值，而我无法开始.transform工作。我们欢迎所有的建议！

示例数据：

from pandas import DataFrame
import numpy as np
a = DataFrame([{'var1': 'a,b,c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd,e,f', 'var2': 2}])
b = DataFrame([{'var1': 'a', 'var2': 1},
               {'var1': 'b', 'var2': 1},
               {'var1': 'c', 'var2': 1},
               {'var1': 'd', 'var2': 2},
               {'var1': 'e', 'var2': 2},
               {'var1': 'f', 'var2': 2}])

我知道这是行不通的，因为我们通过numpy丢失了DataFrame元数据，但是它应该使您了解我尝试做的事情：

def fun(row):
    letters = row['var1']
    letters = letters.split(',')
    out = np.array([row] * len(letters))
    out['var1'] = letters
a['idx'] = range(a.shape[0])
z = a.groupby('idx')
z.transform(fun)

Answer 1

这样的事情怎么样：

In [55]: pd.concat([Series(row['var2'], row['var1'].split(','))              
                    for _, row in a.iterrows()]).reset_index()
Out[55]: 
  index  0
0     a  1
1     b  1
2     c  1
3     d  2
4     e  2
5     f  2

然后，您只需要重命名列