Pandas 列表列，为每个列表元素创建一行

我有一个数据框，其中一些单元格包含多个值的列表。而不是存储多个 单元格中的值，我想扩展数据框，以便列表中的每个项目都有自己的行（在所有其他列中具有相同的值）。所以如果我有：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    {'trial_num': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
     'subject': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
     'samples': [list(np.random.randn(3).round(2)) for i in range(6)]
    }
)

df
Out[10]: 
                 samples  subject  trial_num
0    [0.57, -0.83, 1.44]        1          1
1    [-0.01, 1.13, 0.36]        1          2
2   [1.18, -1.46, -0.94]        1          3
3  [-0.08, -4.22, -2.05]        2          1
4     [0.72, 0.79, 0.53]        2          2
5    [0.4, -0.32, -0.13]        2          3

如何转换为长格式，例如：

   subject  trial_num  sample  sample_num
0        1          1    0.57           0
1        1          1   -0.83           1
2        1          1    1.44           2
3        1          2   -0.01           0
4        1          2    1.13           1
5        1          2    0.36           2
6        1          3    1.18           0
# etc.

索引不重要，设置现有的就可以了 列作为索引，最终排序不是 重要的。

熊猫 >= 0.25

Series 和 DataFrame 方法定义了.explode()将列表分解为单独的行的方法。请参阅文档部分分解类似列表的列.

df = pd.DataFrame({
    'var1': [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e',], [], np.nan], 
    'var2': [1, 2, 3, 4]
})
df
        var1  var2
0  [a, b, c]     1
1     [d, e]     2
2         []     3
3        NaN     4

df.explode('var1')

  var1  var2
0    a     1
0    b     1
0    c     1
1    d     2
1    e     2
2  NaN     3  # empty list converted to NaN
3  NaN     4  # NaN entry preserved as-is

# to reset the index to be monotonically increasing...
df.explode('var1').reset_index(drop=True)

  var1  var2
0    a     1
1    b     1
2    c     1
3    d     2
4    e     2
5  NaN     3
6  NaN     4

请注意，这还可以适当处理列表和标量的混合列，以及空列表和 NaN（这是repeat基于解决方案）。

但是，您应该注意的是explode仅适用于单列（目前）。

P.S.：如果你想爆炸一列strings，您需要先在分隔符上拆分，然后使用explode。看到这个（非常喜欢）我的相关回答。