常见的需求是将某一列根据指定的分隔符拆分成多列。现有需求，根据指定的分隔符将其拆分为多行。
例：
df = A B 0 a f 1 b;c h;g 2 d k 3 e l
现需要将其拆分为：
df = A B 0 a f 1 b h 1 c g 2 d k 3 e l
实现过程如下：
df = pd.DataFrame({‘A‘: [‘a‘, ‘b;c‘, ‘d‘, ‘e‘], ‘B‘: [‘f‘, ‘h;j‘, ‘k‘, ‘l‘]})
df
A B
0 a f
1 b;c h;j
2 d k
3 e l
将A列按照“；”分割，并展开为DataFrame，该效果由expand参数空值：
df_a = df[‘A‘].str.split(‘;‘, expand=True) df_a 0 1 0 a None 1 b c 2 d None 3 e None
将df_a进行堆积：
df_a = df_a.stack() df_a 0 0 a 1 0 b 1 c 2 0 d 3 0 e dtype: object
将内层索引重置为列并删除掉：
df_a = df_a.reset_index(level=1, drop=True) df_a 0 a 1 b 1 c 2 d 3 e dtype: object
重命名该Series，否则接下来合并会失败：
df_a.rename(‘A_split‘, inplace=True) df_a 0 a 1 b 1 c 2 d 3 e Name: A_split, dtype: object
处理过程同列A，最后重命名后为：
df_b.rename(‘B_split‘, inplace=True) df_b 0 f 1 h 1 j 2 k 3 l Name: B_split, dtype: object
水平合并处理完成后的两列：
concat_a_b = pd.concat([df_a, df_b], axis=1) concat_a_b
A_split B_split 0 a f 1 b h 1 c j 2 d k 3 e l
将最终处理的数据和原数据根据索引进行合并：
df = df.join(concat_a_b, how=‘inner‘) df A B A_split B_split 0 a f a f 1 b;c h;j b h 1 b;c h;j c j 2 d k d k 3 e l e l
最后达到了想要的效果。
原文：https://www.cnblogs.com/strivepy/p/11704595.html