經常聽別人說 Python 在數據領域有多厲害，結果學了很長時間，連數據處理都麻煩得要死。後來才發現，原來不是 Python 數據處理厲害，而是他有數據分析神器—— pandas
前言
今天從兩個需求來看看數據分列功能，由於 Excel 自帶功能比較弱，在處理稍微複雜的需求時會顯得力不從心，因此，本系列文章將引入 Excel 中一個非常高效的數據處理插件—— Power Query，並且看看 pandas 是怎樣靈活解決。
本文結構：
先看看簡單的分列接著嘗試分割擴展成行最後是多列分割擴展成行Excel 分列
Excel中對數據進行分列是非常簡單的。如下：
選中需要處理的列功能卡"數據"，"分列"按鈕，即出現設置彈窗選"分隔符號"，點擊下一步左上部分，勾選"逗號"，點擊下一步最後看到結果預覽，沒問題，直接點擊完成pandas 分列
pandas對文本列進行分列，非常簡單：
DataFrame.str.split() ，對文本列分列，第一參數指定分隔符此外，參數 expand ，表示是否擴展成列，若設置為 True ，則分割後的每個元素都成為單獨一列。這符合當前需求
複雜點的需求
有時候，我們希望分割的內容，轉化成行，需求如下：
比如，第一行 張三 的科目中有3個元素，則分割結果 張三就有3行使用Excel自帶功能處理這需求就比較困難，我們使用PowerQuery來處理：
功能區"Power Query"，點"從表/範圍"此時會啟動 Power query 編輯窗口
點選 科目 整列上方功能區"開始"，"轉換"區中，點選"拆分列"，選"按分隔符"
這裡大部分設置與 Excel 自帶功能基本一致點開"高級選項"，點選"拆分為"中的"行"
功能區"開始"，最左邊點按鈕"關閉並上載"，即可把結果輸出會 Excel請自行到官方網站下載此插件安裝
那麼pandas中怎麼實現這需求：
先用 str.split 分割，但這次不需要 expand調用 DataFrame.explode()，對某一序列類型的列進行展開注意，explode 方法是 pandas 0.25 版本的新增方法
提升難度
假如現在有多列需要進行分割展開呢？如下：
同時把科目和成績分割擴展到行直接看pandas怎麼解決：
先對 科目 與 成績 列分別進行 split 後，再進行 explode然後通過 concat，與原來的 性名 列合併雖然實現了，但代碼的語義不夠清晰。程式語言的靈活性在此可以充分體現，我們把邏輯封裝成一個函數hp_explode，以後需要使用時，簡單調用即可：
hp_explode() ，可自動識別內容是 list 的列進行擴展hp_explode 方法的定義不是本文的核心，需要源碼的小夥伴看文末
不想調用.str.split？當然也支持：
一句搞定總結
Series.str.split() ，對文本列分割expand 參數指定是否擴展為列DataFrame.explode() ，對序列的列擴展成行，通常與 Series.str.split() 配合使用下一節，將看看 Excel 舉世聞名的 vlookup 函數與 pandas 中的實現
如果希望從零開始學習 pandas ，那麼可以看看我的 pandas 專欄。