Python中实现“一行拆多行“和“多行并一行“，你会吗？
粉丝提问
今天粉丝提了下面这样一个问题，你会吗其中一个是中实"一行拆多行"，另外一个是现行行和"多行并一行"，貌似群友用power query已经解决了。拆多但是多行基于Python怎么做呢?接着往下看。
一行拆多行
上面这个问题我会提供两个思路，并行供大家选择，你会吗当然肯定是中实越简单得越好。每种方法中都有一些好用的现行行和技巧，希望大家能够好好学习。拆多
1)方法一
下方代码中有很多重要的免费信息发布网多行知识点，需要我们下去好好学习一下，并行我只提供解题思路，你会吗关于每个知识点怎么用，中实希望大家下去自行研究学习。现行行和
Pandas.melt()函数的用法; Series.str.split("/",expand=True)中，expand=True参数的用法; Series.sort_values()对文本进行排序; Python中enumerate()函数的用法; import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1") # 将一列炸裂成多列 df[["类型1","类型2","类型3"]] = df["电影类型"].str.split("/",expand=True) # 选取想要的列 df_final = df[["电影名","类型1","类型2","类型3"]] # 将行转列 df_final = df_final.melt(id_vars=["电影名"],value_name="类型") # 对“电影名”字段进行排序 df_final = df_final[["电影名","类型"]] df_final.sort_values(by="电影名",inplace=True) # 删除“类型==None”的行 for index,value in enumerate(df_final["类型"]): if value == None: df_final.drop(df_final.index[index],inplace=True) df_final结果如下：
2)方法二
上述方法确实复杂，由于我的Pandas版本是0.23.4，云服务器提供商因此无法使用explode()方法，进行炸裂操作。在pandas0.25版本的时候，DataFrame中才新增了一个explode()方法，专门用来将一行变多行。
Pandas.explode()函数的用法; import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet1") # 将一行拆分成列表形式，注意：这里不需要使用expand=True参数 df["type"] = df["电影类型"].str.split("/") # 直接炸裂指定列 df.explode("type")结果如下：
多行并一行这里没有使用什么特别的知识，好好的理解Pandas中分组聚合应用某个函数，即可轻松解决这个问题。
import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("test1.xlsx",sheet_name="Sheet2") # 分组聚合，应用某个函数 def func(df): return ,.join(df.values) df = df.groupby(by=电影名).agg(func).reset_index() df结果如下：
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