這適用于任何數(shù)量的列，例如這樣。本質(zhì)是帶有的一點(diǎn)堆疊-堆疊功能str.split。
(df.set_index(['order_date', 'order_id'])
.stack()
.str.split(',', expand=True)
.stack()
.unstack(-2)
.reset_index(-1, drop=True)
.reset_index()
)
order_date order_id package package_code
0 20/5/2018 1 p1 #111
1 20/5/2018 1 p2 #222
2 20/5/2018 1 p3 #333
3 22/5/2018 3 p4 #444
4 23/5/2018 7 p5 #555
5 23/5/2018 7 p6 #666
還有另一個(gè)涉及的性能替代方案chain，但是您需要顯式地鏈接并重復(fù)每列（很多列都有問(wèn)題）。由于沒(méi)有單一答案，因此請(qǐng)選擇最適合您問(wèn)題描述的內(nèi)容。
細(xì)節(jié)
首先，將不被觸及的列設(shè)置為索引。
df.set_index(['order_date', 'order_id'])
package package_code
order_date order_id
20/5/2018 1 p1,p2,p3 #111,#222,#333
22/5/2018 3 p4 #444
23/5/2018 7 p5,p6 #555,#666
接下來(lái)，stack行。
_.stack()
order_date order_id
20/5/2018 1 package p1,p2,p3
package_code #111,#222,#333
22/5/2018 3 package p4
package_code #444
23/5/2018 7 package p5,p6
package_code #555,#666
dtype: object
我們現(xiàn)在有一系列。因此請(qǐng)str.split使用逗號(hào)。
_.str.split(',', expand=True)
0 1 2
order_date order_id
20/5/2018 1 package p1 p2 p3
package_code #111 #222 #333
22/5/2018 3 package p4 None None
package_code #444 None None
23/5/2018 7 package p5 p6 None
package_code #555 #666 None
我們需要擺脫NULL值，因此stack再次調(diào)用。
_.stack()
order_date order_id
20/5/2018 1 package 0 p1
1 p2
2 p3
package_code 0 #111
1 #222
2 #333
22/5/2018 3 package 0 p4
package_code 0 #444
23/5/2018 7 package 0 p5
1 p6
package_code 0 #555
1 #666
dtype: object
我們快到了?，F(xiàn)在我們希望索引的倒數(shù)第二層成為我們的列，因此使用unstack(-2)（unstack在倒數(shù)第二層）上的堆棧
_.unstack(-2)
package package_code
order_date order_id
20/5/2018 1 0 p1 #111
1 p2 #222
2 p3 #333
22/5/2018 3 0 p4 #444
23/5/2018 7 0 p5 #555
1 p6 #666
使用reset_index以下命令擺脫多余的最后一級(jí)：
_.reset_index(-1, drop=True)
package package_code
order_date order_id
20/5/2018 1 p1 #111
1 p2 #222
1 p3 #333
22/5/2018 3 p4 #444
23/5/2018 7 p5 #555
7 p6 #666
最后，
_.reset_index()
order_date order_id package package_code
0 20/5/2018 1 p1 #111
1 20/5/2018 1 p2 #222
2 20/5/2018 1 p3 #333
3 22/5/2018 3 p4 #444
4 23/5/2018 7 p5 #555
5 23/5/2018 7 p6 #666
