需求：

将 c1 按逗号拆分，爆炸为一行一行数据，然后将 c1 后边的有逗号的扩展成行，没逗号的只写在第一行。

思路：

• 先将 DataFrame 中有逗号的值分拆转为列表，接下来我们对 c1
  进行爆炸，就得到了整个数据的基本框架，在这个框架上我们修改调整数据。
• 将 a、b 两列设置为索引，这样我们就只处需要处理的逻辑（当然 c1
  也不需要再处理了，也可以设置为索引），在最后需要处理完成了再重置回来。
• 写一个数据处理函数，用索引分组后的 transform() 来应用，因为 transform()
  返回的是对每个列的处理，返回的相同形状的数据。
• 关键是这个函数的逻辑：
• 对 c1 不处理，直接返回
• 如果这个无 Series 的第一个值是列表，我们就要修改数据，按以下几步： 计算我们要多少个空格
• 将第一个值（列表），与计算后的空格拼接形成一个与原列相同长度的列表
• 将这个列表返回，这样会覆盖到原列数据
• 如果不是列表，只将第一个值与其他空格组成列表返回，逻辑和上述过程一样

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import pandas as pd
import io

2.读入数据

代码如下（示例）：

data ='''
a  b         c1   c2     c3  c4
A  W      1,2,3  1,2  1,3,3  g
B  X  1,2,3,4,5    k  1,4,7  h
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data),sep='\s+')
df

# 先将有逗号的值拆分成列表：
df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x)

# 爆炸 c1 列，设置索引：
(
    df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x)
    .explode('c1')
    .set_index(['a', 'b'])
)

# 分组，按思路逻辑编写处理函数：
def func(s: pd.Series):
    first = s.iloc[0]
    if s.name == 'c1':
        return s
    elif isinstance(first, list):
        space_len = len(s) - len(first)
        values = first + ['']*space_len
        return values
    else:
        values = [first] + ['']*(len(s)-1)
        return values

(
    df.map(lambda x: x.split(',') if ',' in x else x)
    .explode('c1')
    .set_index(['a', 'b'])
    .groupby(level=[0, 1])
    .transform(func)
    .reset_index()
)

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。