dataframe有一列数据是逗号隔开，需要拆分后变成多行

您可以使用 Pandas 库中的 `split()` 函数将一列数据按照逗号分隔成多个子串，然后通过 `explode()` 函数将子串拆分成多行。

具体的操作步骤如下：

1. 首先读取含有逗号隔开数据的 DataFrame。

   import pandas as pd

   # 读取含有逗号隔开数据的 DataFrame
   df = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用 `split()` 函数将一列数据按照逗号分隔成多个子串。

   # 将含有逗号隔开数据的列按照逗号分隔成多个子串
   df['col_name'] = df['col_name'].str.split(',')

3. 使用 `explode()` 函数将子串拆分成多行。

   # 将子串拆分成多行
   df = df.explode('col_name')

这样，一列逗号隔开的数据就被拆成了多行。

相关问题

dataframe有一列数据是逗号隔开，需要拆分后变成多行，注意有些数据没有逗号的保留原值

如果您的 DataFrame 中有些行的某一列数据没有逗号，需要保留原值，可以在使用 `split()` 函数时加上判断条件来进行处理。

具体的操作步骤如下：

1. 首先读取含有逗号隔开数据的 DataFrame。

   import pandas as pd

   # 读取含有逗号隔开数据的 DataFrame
   df = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用 `split()` 函数将一列数据按照逗号分隔成多个子串，并加上判断条件。

   def split_column(x):
       # 判断是否含有逗号
       if ',' in x:
           return x.split(',')
       else:
           return [x]

   # 将含有逗号隔开数据的列按照逗号分隔成多个子串
   df['col_name'] = df['col_name'].apply(split_column)

3. 使用 `explode()` 函数将子串拆分成多行。

   # 将子串拆分成多行
   df = df.explode('col_name')

这样，一列逗号隔开的数据就被拆成了多行，且保留了原值。

dataframe有一列数据有逗号，能不能把逗号数据拆分放在其他列

可以的，可以通过 Pandas 的 `str.split()` 方法将包含逗号的列数据拆分成多个子列，然后使用 `DataFrame` 的 `insert()` 方法将这些子列插入到原始 `DataFrame` 中。

例如，假设有一个名为 `df` 的 `DataFrame`，其中包含名为 `A` 的列，其中包含逗号分隔的数据。您可以使用以下代码将逗号分隔的数据拆分并将其插入到新的列中：

# 将包含逗号的列拆分成多个子列
new_cols = df['A'].str.split(',', expand=True)

# 将新列插入到原始DataFrame中
for i, col in enumerate(new_cols.columns):
    df.insert(i+1, col, new_cols[col])
    
# 删除原始列A
df.drop(columns=['A'], inplace=True)

在上面的代码中，我们使用 `str.split()` 方法将列 `A` 中包含逗号的数据拆分成多个子列，并将其存储在 `new_cols` 变量中。然后，我们使用 `DataFrame.insert()` 方法将这些子列插入到原始 `DataFrame` 中。最后，我们删除原始列 `A`，因为它已经不需要了。

请注意，上面的代码假设每个包含逗号的单元格中只有一个逗号。如果有多个逗号，您需要使用不同的分隔符或使用正则表达式来处理它们。