我正在将多个JSON对象读取到一个DataFrame中。问题在于某些列是列表。而且，数据非常大，因此我无法使用互联网上可用的解决方案。它们非常慢并且内存效率低下
这是我的数据的样子：
df = pd.DataFrame({'A': ['x1','x2','x3', 'x4'], 'B':[['v1','v2'],['v3','v4'],['v5','v6'],['v7','v8']], 'C':[['c1','c2'],['c3','c4'],['c5','c6'],['c7','c8']],'D':[['d1','d2'],['d3','d4'],['d5','d6'],['d7','d8']], 'E':[['e1','e2'],['e3','e4'],['e5','e6'],['e7','e8']]}) A B C D E 0 x1 [v1, v2] [c1, c2] [d1, d2] [e1, e2] 1 x2 [v3, v4] [c3, c4] [d3, d4] [e3, e4] 2 x3 [v5, v6] [c5, c6] [d5, d6] [e5, e6] 3 x4 [v7, v8] [c7, c8] [d7, d8] [e7, e8]
这就是我的数据的形状：（441079，12）
我想要的输出是：
A B C D E 0 x1 v1 c1 d1 e1 0 x1 v2 c2 d2 e2 1 x2 v3 c3 d3 e3 1 x2 v4 c4 d4 e4 .....
编辑：标记为重复后，我想强调一个事实，在这个问题中，我正在寻找一种爆炸多列的 有效 方法。因此，批准的答案能够有效地爆炸非常大的数据集上的任意数量的列。另一个问题的答案无法解决（这就是我测试这些解决方案后问这个问题的原因）。
def explode(df, lst_cols, fill_value=''): # make sure `lst_cols` is a list if lst_cols and not isinstance(lst_cols, list): lst_cols = [lst_cols] # all columns except `lst_cols` idx_cols = df.columns.difference(lst_cols) # calculate lengths of lists lens = df[lst_cols[0]].str.len() if (lens > 0).all(): # ALL lists in cells aren't empty return pd.DataFrame({ col:np.repeat(df[col].values, df[lst_cols[0]].str.len()) for col in idx_cols }).assign(**{col:np.concatenate(df[col].values) for col in lst_cols}) \ .loc[:, df.columns] else: # at least one list in cells is empty return pd.DataFrame({ col:np.repeat(df[col].values, df[lst_cols[0]].str.len()) for col in idx_cols }).assign(**{col:np.concatenate(df[col].values) for col in lst_cols}) \ .append(df.loc[lens==0, idx_cols]).fillna(fill_value) \ .loc[:, df.columns]
用法：
In [82]: explode(df, lst_cols=list('BCDE')) Out[82]: A B C D E 0 x1 v1 c1 d1 e1 1 x1 v2 c2 d2 e2 2 x2 v3 c3 d3 e3 3 x2 v4 c4 d4 e4 4 x3 v5 c5 d5 e5 5 x3 v6 c6 d6 e6 6 x4 v7 c7 d7 e7 7 x4 v8 c8 d8 e8
