df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': ["1,2,3", 'a,b', '三,四']}) df df['col3'] = df['col2'].str.split(',', expand=True) Expected a 1D array, got an array with shape (3, 3)

出现这个错误是因为 `df['col2'].str.split(',', expand=True)` 返回的是一个二维数组（shape为(3,3)），而 `df['col3']` 的期望是一个一维数组。

如果您只想将 `col2` 列中的逗号分隔的数据拆分成多个子列并插入到 `df` 中，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': ["1,2,3", 'a,b', '三,四']})
df[['col3_1', 'col3_2', 'col3_3']] = df['col2'].str.split(',', expand=True)
df = df.drop(columns=['col2'])
print(df)

输出结果：

  col1 col3_1 col3_2 col3_3
0    A      1      2      3
1    B      a      b   None
2    C      三      四   None

在上面的代码中，我们使用 `df[['col3_1', 'col3_2', 'col3_3']] = df['col2'].str.split(',', expand=True)` 将拆分后的多个子列插入到新的列 `col3_1`、`col3_2` 和 `col3_3` 中。然后，我们使用 `df.drop(columns=['col2'])` 删除原始的 `col2` 列。

如果您只需要将拆分后的多个子列合并成一列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': ["1,2,3", 'a,b', '三,四']})
df['col3'] = df['col2'].str.split(',', expand=True).apply(lambda x: ','.join(x.dropna().astype(str)), axis=1)
df = df.drop(columns=['col2'])
print(df)

输出结果：

  col1 col3
0    A  1,2,3
1    B   a,b
2    C   三,四

在上面的代码中，我们使用 `df['col2'].str.split(',', expand=True)` 将 `col2` 列中的逗号分隔的数据拆分成多个子列，并使用 `apply()` 方法将每一行中的非空子列连接成一个新的字符串。最后，我们将新的字符串列 `col3` 插入到原始 `DataFrame` 中，并删除原始的 `col2` 列。