按ID Pandas将包含多行数据的单元格拆分成单独的行

是指使用Pandas库中的函数和方法，根据某一列的唯一标识符（ID），将包含多行数据的单元格拆分成单独的行。

在Pandas中，可以使用groupby函数和apply函数来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

1. 读取数据：将包含多行数据的单元格读取为一个Pandas的DataFrame对象，可以使用read_csv函数或其他适合的读取函数，例如：

data = pd.read_csv('data.csv')

1. 拆分单元格：使用groupby函数将数据按照ID进行分组，然后使用apply函数对每个分组进行操作。在apply函数中，可以使用split函数将单元格中的多行数据拆分成单独的行，例如：

def split_rows(group):
    rows = group['cell'].str.split('\n')
    return pd.DataFrame(rows.tolist(), index=rows.index)

new_data = data.groupby('ID').apply(split_rows).reset_index(level=1, drop=True)

在上述代码中，split_rows函数将每个分组中的单元格数据按照换行符进行拆分，并将拆分后的数据转换为一个新的DataFrame对象。最后，使用reset_index函数将索引重置，并丢弃原来的索引。

1. 结果展示：拆分完成后，可以通过打印new_data来查看拆分后的数据，例如：

print(new_data)

上述代码将打印出拆分后的数据，每行为一个单独的行。

这种拆分单元格的方法适用于需要将包含多行数据的单元格拆分成单独的行的场景，例如处理Excel表格中的合并单元格数据、清洗数据等。

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