一列分成多行的情况

data=pd.DataFrame({'v_id':['d1','d2'],

                   'pred_class':['cat,dog','other_label,fish'],

                   'pred':[[0.72,0.65],[0.11,0.23]],

                  'id_part':['d',5],})

 

 

In [240]:

data

 

 

Out[240]:

	v_id	pred_class	pred	id_part
0	d1	cat,dog	[0.72, 0.65]	d
1	d2	other_label,fish	[0.11, 0.23]	5

In [247]:

 

animal=data['pred_class'].str.split(',',expand=True).stack().reset_index(level=1,drop=True).rename('animal')

 

 

In [256]:

  data['pred_class'].values

 

 

Out[256]:

array(['cat,dog', 'other_label,fish'], dtype=object)

In [261]:

animal

 

Out[261]:

0            cat
0            dog
1    other_label
1           fish
Name: animal, dtype: object

 

 

In [272]:

pred=np.concatenate(data['pred'].values) #concatenate()函数的用法

pred1=pd.DataFrame({'pred1':pred})

 

 

In [277]:

pred1

Out[277]:

	pred1
0	0.72
1	0.65
2	0.11
3	0.23

In[278]:

data.join(animal).reset_index().join(pred1)

Out[278]:

index	v_id	pred_class	pred	id_part	animal	pred1
0	0	d1	cat,dog	[0.72, 0.65]	d	cat	0.72
1	0	d1	cat,dog	[0.72, 0.65]	d	dog	0.65
2	1	d2	other_label,fish	[0.11, 0.23]	5	other_label	0.11
3	1	d2	other_label,fish	[0.11, 0.23]	5	fish	0.23