使用列表展开Pandas列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，广泛应用于数据科学和机器学习领域。它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，其中包括DataFrame，它是一个二维表格数据结构，类似于关系型数据库中的表。

使用Pandas展开（拆分）列的操作可以通过以下步骤完成：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建DataFrame对象：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Hobbies': [['reading', 'cooking'], ['sports'], ['music', 'painting']]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用explode()函数展开列：

df_exploded = df.explode('Hobbies')

在上述代码中，我们创建了一个包含三列的DataFrame对象，其中'Hobbies'列包含了列表类型的数据。通过调用explode()函数并指定要展开的列名，即可将列表中的元素展开为新的行。

展开后的DataFrame对象df_exploded如下所示：

      Name  Age    Hobbies
0    Alice   25    reading
0    Alice   25    cooking
1      Bob   30     sports
2  Charlie   35      music
2  Charlie   35   painting

这样，原先的每个列表元素都被展开为了新的行，同时保留了其他列的数据。

Pandas的explode()函数可以应用于任何包含可迭代对象的列，例如列表、元组、Series等。它的应用场景包括但不限于：

1. 数据清洗：当某一列中的元素是列表类型，需要对每个元素进行单独处理时，可以使用explode()函数展开列。

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