在列表列中，为每个列表元素创建一行

Question

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 在单元格中，我希望扩展数据框，以便列表中的每个项都有自己的行（在所有其他列中都有相同的值）。因此，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，可以设置现有索引 列作为索引，而最终排序不是 重要的

Answer 1

熊猫>；=0.25

Series和DataFrame方法定义了一个^{}方法，该方法将列表分解为单独的行。请参阅Exploding a list-like column的文档部分

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，这还可以适当地处理列表和标量的混合列以及空列表和NAN（这是基于repeat的解决方案的一个缺点）

但是，您应该注意到，explode只对单个列起作用（目前）

注意：如果您希望分解一列字符串，则需要先在分隔符上拆分，然后使用explode。看到这个（非常）related answer by me.