一、 Explode 与 Pandas 的结缘
如果你熟悉 Pandas 的话，你应该知道它是 Python 中最重要的数据分析库之一。而 Explode 方法，是 Pandas 中的一个超级重要的函数，可以帮助你将表格中的某个序列数据plit之后按照行的方式进行展开，我们可以非常轻松地将列表中的元素展开，形成新的一列，扩充对应的数据行。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [['a', 'b'], 'c', ['d', 'e', 'f']]})
df.explode('A')
二、 Explode 的基本使用
我们可以先生成一张样例表，并且对表中某一列进行展开，比如以下代码，我们展开了A列：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [[1, 2, 3], 'foo', [], [3, 4]]})
df.explode('A')
这里我们传入了'A'，表示要对表格中的A列进行展开。然后我们得到了以下结果：
A
0 1
0 2
0 3
1 foo
2 NaN
3 3
3 4
在这个例子中，我们成功地将列表中的元素展开，形成新的一列，扩充对应的数据行。需要注意的一点是，这个方法仅适用于 Pandas 的 series 格式，而不是 df 格式。
三、 Explode 的进阶应用
1、当按行打散某一列或多列时，如果原来行中有 NaN，则该行将会被删除，于是我们有一个神奇的方法可以去除 DataFrame 中某列的缺失值，仅保留非空项：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [['a', 'b'], 'c', [], ['d', 'e', 'f']]})
df = df.explode('A').reset_index(drop=True)
在这个例子中，由于原表中有一个空列表，我们想要丢弃该行，我们需要使用 dropna() 方法，如下所示：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [['a', 'b'], 'c', [], ['d', 'e', 'f']]})
df = df.dropna().explode('A').reset_index(drop=True)
2、当数据超过两列时，数据的重复性变得相对较高。如果我们想要在某个 Series 值上对其他列进行比较，我们可以使用 explode。这是一种非常有用的方式，我们经常会使用到。下面是一个例子，我们将 A 列打散，并且通过比较 A 列的值和 B 列的值，来决定是否要保留该行数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [['a', 'b'], 'c', ['d', 'e', 'f']],
'B': ['y', 'x', 'y']})
df[df.apply(lambda x: x['B'] in x['A'], axis=1)].explode('A').reset_index(drop=True)
在这个例子中，我们通过筛选如果 B 内容在 A 列中展开的数据行，并重新排序索引。
四、 Explode 的竞品介绍
只要稍微接触过数据分析和处理，我们就知道与 Pandas 极其相似的 R 语言中也有类似的函数，名字同样也是为「Explode」或者是「Unnest」，用法和 Pandas 上还是差不多的。如果您是初学者，无论是选择 Pandas 还是 R 语言，通过这个函数操作 DataFrame 只是小儿科，相信使用 Explode 函数，无论是在数据清洗还是数据分析，都轻松愉悦！
五、Explode 的应用场景
我们可以把 Explode 函数想象成是一道闸门，将流进来的数据打散，更方便地对数据进行处理，下面罗列了几个 Explode 的一些应用场景：
1、当我们的某个列是 list 类型时，通常情况下，我们需要将其展开到行上进行处理，或者根据这个 list，对应某些参数做处理，最后合并成一个更加完整的数据框。
2、有时候，我们需要对数据表进行多对多的关联操作，比如我们想要通过某个字段，将两个数据表关联起来，但是这个字段在表中没有单独存在的一列，而是一个 list，我们就需要对其进行打散操作，然后再进行关联操作，这时候，Explode 可以非常方便的做到这一点。
六、总结
以上就是 Explode 函数的详细介绍以及使用方法。通过文章，我们了解了 Pandas 中这个重要的函数，并且对其有了深入的理解。希望这篇文章可以帮助大家在数据处理和分析的过程中，更加熟练的使用 Pandas，并且对 Explode 函数有更深层次的认识。
