常見的需求是將某一列根據指定的分隔符拆分成多列。現有需求，根據指定的分隔符將其拆分為多行。
例：
df =a b0 a f
1b;c h;g
2d k
3 e l
現需要將其拆分為：
df =a b0 a f
1b h
1c g
2d k
3 e l
實現過程如下：
df = pd.dataframe()df
a b0 a f
1b;c h;j
2d k
3 e l
將a列按照「；」分割，並展開為dataframe，該效果由expand引數空值：
df_a = df['a'].str.split('
;', expand=true)
df_a
0 10 a none
1b c
2d none
3 e none
將df_a進行堆積：
df_a =df_a.stack()df_a
0 0 a
10 b
1c20 d
30 e
dtype: object
將內層索引重置為列並刪除掉：
df_a = df_a.reset_index(level=1, drop=true)df_a
0 a
1b1c
2d3e
dtype: object
重新命名該series，否則接下來合併會失敗：
df_a.rename('
a_split
', inplace=true)
df_a
0 a
1b1c
2d3e
name: a_split, dtype: object
處理過程同列a，最後重新命名後為：
df_b.rename('
b_split
', inplace=true)
df_b
0 f
1h1j
2k3l
name: b_split, dtype: object
水平合併處理完成後的兩列：
concat_a_b = pd.concat([df_a, df_b], axis=1)concat_a_b
a_split b_split
0 a f
1b h
1c j
2d k
3 e l
將最終處理的資料和原資料根據索引進行合併：
df = df.join(concat_a_b, how='inner')
df a b a_split b_split
0 a f a f
1b;c h;j b h
1b;c h;j c j
2d k d k
3 e l e l
最後達到了想要的效果。
常見的需求是在指定的位置插入一行或者一列。現有需求，在指定的位置插入多行或者多列：
df = pd.dataframe()df2 = pd.dataframe()dfout[4]:
name age
0 tom 28
1 jack 34
2 steve 29
3 ricky 42df1 = pd.dataframe()
df1out[6]:
name age
0 anna 20
1 susie 50
df2out[10]:
name age0 anna 20
1 susie 50
2 jhone 35
通過numpy的insert方法實現陣列重構，然後再將陣列構造成需要的**：
np.insert(df.values, 2, df1.values, axis=0)out[7]:
array([[
'tom
', 28],
['jack
', 34],
['anna
', 20],
['susie
', 50],
['steve
', 29],
['ricky
', 42]], dtype=object)
可以觀察到資料被插入到df索引2的位置。可以根據原來的列名直接構造dataframe來實現需求：
pd.dataframe(np.insert(df.values, 2, df1.values, axis=0), columns=df.columns)out[8]:
name age
0 tom 28
1 jack 34
2 anna 20
3 susie 50
4 steve 29
5 ricky 42
通過numpy的insert方法實現陣列重構，然後再將陣列構造成需要的**：
np.insert(df.values, (0, 1, 2), df2.values, axis=0)out[12]:
array([[
'anna
', 20],
['tom
', 28],
['susie
', 50],
['jack
', 34],
['jhone
', 35],
['steve
', 29],
['ricky
', 42]], dtype=object)
可以觀察到資料被插入到df索引0、1、2的位置。可以根據原來的列名直接構造dataframe來實現需求：
pd.dataframe(np.insert(df.values, (0, 1, 2), df2.values, axis=0), columns=df.columns)out[13]:
name age
0 anna 20
1 tom 28
2 susie 50
3 jack 34
4 jhone 35
5 steve 29
6 ricky 42
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