将不同条目拆分为单独行，仅允许特定组合

Question

我在网上找了很久想要的答案，虽然有类似的问题被问过，但它们并不完全一样，所以我没法用那些答案。

我有一个pandas的数据表，其中有几列是文本字符串，这些字符串有时包含用逗号分隔的值。我想把这几列中每个包含逗号分隔值的字段拆分开来，为每个值创建一个新行，但只针对A、C和D这三列，不用E列，像这样：

In [10]: before 
Out[10]: 
    A        B    C            D         E
0  a1,a2,a3  1    c1, c2, c3   d1,d2,d3  e1,e2,e3
1  a4        2    c4           d4        e4

In [11]: after
Out[11]: 
      A    B     C    D     E
0    a1    1    c1   d1    e1,e2,e3
1    a2    1    c2   d2    e1,e2,e3
2    a3    1    c3   d3    e1,e2,e3
3    a4    2    c4   d4    e4

问题是，这个方法需要适用于不同的数据表，而这些表的列可能各不相同（但总是有这三列A、C和D，它们的名字是一样的）。而且，其他列可能在某些单元格中也有逗号分隔的值，但这些值不需要拆分，就像E列那样。

补充说明：这三列在同一行中总是有相同数量的逗号分隔值，但在不同的行中可能会有所不同（可能是1个值、2个逗号分隔值、3个逗号分隔值……）。

抱歉，我想提供一些代码，但我还没能写出任何有用的东西。

有人能帮我吗？我会非常感激任何帮助！:)

Answer 1

如果你知道这三列总是有相同数量的用逗号分隔的值，你可以这样做：

>>> df
          A  B         C         D         E
0  a1,a2,a3  1  c1,c2,c3  d1,d2,d3  e1,e2,e3
1        a4  2        c4        d4        e4

把每一列拆分开：

>>> for col in ['A', 'C', 'D']:
...     df[col] = df[col].str.split(',')
... 
>>> df
              A  B             C             D         E
0  [a1, a2, a3]  1  [c1, c2, c3]  [d1, d2, d3]  e1,e2,e3
1          [a4]  2          [c4]          [d4]        e4

定义索引：

>>> i = df['A'].map(len)
>>> j = np.repeat(np.arange(len(df)), i)
>>> k = np.concatenate(list(map(np.arange, i)))

扩展数据框：

>>> df = df.iloc[j]
>>> df
              A  B             C             D         E
0  [a1, a2, a3]  1  [c1, c2, c3]  [d1, d2, d3]  e1,e2,e3
0  [a1, a2, a3]  1  [c1, c2, c3]  [d1, d2, d3]  e1,e2,e3
0  [a1, a2, a3]  1  [c1, c2, c3]  [d1, d2, d3]  e1,e2,e3
1          [a4]  2          [c4]          [d4]        e4

从每个列表中取一个：

>>> for col in ['A', 'C', 'D']:
...     df[col] = list(map(lambda xs, i: xs[i], df[col], k))
... 
>>> df
    A  B   C   D         E
0  a1  1  c1  d1  e1,e2,e3
0  a2  1  c2  d2  e1,e2,e3
0  a3  1  c3  d3  e1,e2,e3
1  a4  2  c4  d4        e4