大傢好，我是皮皮。

一、前言

前幾天在Python白銀交流群【Jethro Shen】問了一個Pandas數據處理的問題。問題如下：各位大佬這種情況我怎麼處理一下啊？標記的商品內容後後面的數量是一一對應的 想把它們鋪開。

下面是他自己寫的代碼：

jigou_df = pd.read_excel(jigou_path)
data = {'商品內容':jigou_df['商品內容'],'數量':jigou_df['數量']}
df = pd.DataFrame(data)
df_expanded = df.assign(數量=df['數量'].astype(str).str.split(',')).explode('數量')
df_expanded.reset_index(drop=True, inplace=True)
df_expanded

不過運行結果不是他想要的。

二、實現過程

後來【瑜亮老師】給了一個提示：先對兩列執行split，然後再對兩列explode，df = df.explode(['商品內容', '數量']).reset_index(drop=True)

這裡【東哥】給出了具體的代碼，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_excel("機構訂單_202401091514_1.0.xlsx")
# 使用split()函數拆分【商品內容】列的內容
df['商品內容'] = df['商品內容'].str.split('、')
df['數量'] = df['數量'].str.split('、')
# 使用explode()函數將拆分後的結果與【數量】列的內容進行合並
result = df.explode(['商品內容', '數量']).reset_index(drop=True)
# result = df.explode('商品內容').reset_index(drop=True)
print(result)

結果是可以出來的，不過最後兩行卻是nan，這個是為啥？我看excel中數據類型是數值，不是字符串，得到的結果就是nan。

如果我把最後兩行手動改為字符串格式的話，結果正常顯示。

後來搞定了，df['數量'] = df['數量'].astype("string").str.split('、')，加一行轉字符串就好了。

順利地解決了粉絲的問題。也可以讀取的時候直接dtype=str這樣避免這類的問題，也可以用astype，還可以map的時候lambda中用str(x).split，反正方法很多，都可以避免這類的問題。

如果你也有類似這種數據分析的小問題，歡迎隨時來交流群學習交流哦，有問必答！

三、總結

大傢好，我是皮皮。這篇文章主要盤點了一個Pandas數據處理的問題，文中針對該問題，給出了具體的解析和代碼實現，幫助粉絲順利解決了問題。

最後感謝粉絲【Jethro Shen】提出的問題，感謝【瑜亮老師】、【東哥】給出的思路，感謝【莫生氣】、【馮誠】等人參與學習交流。

【提問補充】溫馨提示，大傢在群裡提問的時候。可以註意下面幾點：如果涉及到大文件數據，可以數據脫敏後，發點demo數據來（小文件的意思），然後貼點代碼（可以復制的那種），記得發報錯截圖（截全）。代碼不多的話，直接發代碼文字即可，代碼超過50行這樣的話，發個.py文件就行。