对category列的值分列，并创建数据表，索引值为df.index

好的，我理解了你的要求。以下是代码实现：

# 假设category列的名称为category_col
# 使用pandas的str.split方法分列
category_df = df['category_col'].str.split(',', expand=True)

# 创建数据表并设置索引值为df.index
new_df = pd.concat([df, category_df], axis=1).set_index(df.index)

# 打印新数据表
print(new_df)

这段代码会将category列的值以逗号为分隔符进行分列，并将分列结果与原始数据表拼接起来，最终创建一个新的数据表。新数据表的索引值与原始数据表相同。请注意，这段代码中的category_col需要替换成实际的列名。

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对category列的值分列，并创建数据表，索引值为df.index，列名称为category和size

可以使用 pandas 的 `get_dummies` 函数将 category 列的值进行分列，然后用 `pd.concat` 函数将分列后的结果和 size 列拼接成一个新的 DataFrame，最后设置索引为 df.index：

import pandas as pd

# 将 category 列进行分列
category_df = pd.get_dummies(df['category'], prefix='category')

# 将 category 和 size 列拼接成一个新的 DataFrame
new_df = pd.concat([category_df, df['size']], axis=1)

# 设置索引为 df.index
new_df.index = df.index

这样就可以创建一个新的 DataFrame，其中索引值为 df.index，列名称为 category 和 size。注意，如果 category 列的值过多，可能会导致分列后的 DataFrame 过大，需要考虑其他的处理方式。

python对category列的值分列，并创建数据表，索引值为df.index，列名称为category和size

可以使用 pandas 的 `str.get_dummies` 函数将 category 列的值进行分列，然后用 `pd.concat` 函数将分列后的结果和 size 列拼接成一个新的 DataFrame，最后设置索引为 df.index：

import pandas as pd

# 将 category 列进行分列
category_df = df['category'].str.get_dummies()

# 将 category 和 size 列拼接成一个新的 DataFrame
new_df = pd.concat([category_df, df['size']], axis=1)

# 设置索引为 df.index
new_df.index = df.index

# 将新的 DataFrame 的列名修改为 category 和 size
new_df.columns = ['category_' + str(col) for col in category_df.columns] + ['size']

这样就可以创建一个新的 DataFrame，其中索引值为 df.index，列名称为 category 和 size。注意，如果 category 列的值过多，可能会导致分列后的 DataFrame 过大，需要考虑其他的处理方式。