pandas 如何用 explode 处理嵌套 list/series 列展开

explode只对list/tuple/None有效，因底层将每行值视为可迭代对象展开；Series不可直接explode，需先转list，多列需合并后单次explode或用stack替代。

explode 为什么只对 list/tuple/None 有效，不能直接展开 Series 列

explode 底层按元素调用 pd.Series 构造逻辑，它会把每行值当作一个可迭代对象来展开。如果某列是 Series 对象（比如通过 apply(Lambda x: pd.Series(...)) 生成），那它本身不可迭代（len(series) 是长度，但 for item in series 实际遍历的是 index-value 对），explode 就会报 TypeError: explode() missing 1 required positional argument: 'column' 或更隐蔽的 ValueError: cannot explode non-list-like Object。

实操建议：

• 先用 df[col].apply(type).unique() 确认该列真实类型，别只看 print(df[col].head())
• 若确认是 Series 列，必须先转成 list：用 df[col] = df[col].apply(lambda s: s.tolist() if isinstance(s, pd.Series) else s)
• 注意 NaN 和 None 会被 explode 自动保留为一行空值，无需额外处理

多列同时 explode 的正确写法：不能链式调用，得用 for 循环或 assign

很多人试过 df.explode('col_a').explode('col_b')，结果发现第二列 explode 后，第一列被“撑开”了多次（即笛卡尔式重复），这不是 bug，而是 explode 每次都独立重排索引 —— 它不保证多列间元素位置对齐。

实操建议：

• 要保持多列同位置元素一一对应地展开，必须先合并成 list of tuples 或 list of dicts，再 explode 一次：
  df['tmp'] = df.apply(lambda r: list(zip(r['col_a'], r['col_b'])), axis=1)，然后 df.explode('tmp').assign(col_a=lambda x: x['tmp'].str[0], col_b=lambda x: x['tmp'].str[1]).drop(columns='tmp')
• 更稳妥的做法是用 pd.concat + map 手动对齐：pd.concat([df.drop(['col_a','col_b'], axis=1), pd.DataFrame([pd.Series(a).explode().reset_index(drop=True) for a in df['col_a']]).T, pd.DataFrame([pd.Series(b).explode().reset_index(drop=True) for b in df['col_b']]).T], axis=1)（适合小数据）
• 大表慎用 apply + zip，性能差；优先考虑 stack + reset_index 组合（见下一条）

替代方案：用 stack 处理嵌套结构更可控，尤其含 index/multiindex 场景

当原始嵌套数据来自 groupby().apply(list) 或 agg(list)，且你需要保留分组键与子项顺序时，stack 比 explode 更可靠 —— 因为它天然维持层级关系。

实操建议：

• 假设 df_grouped 是 df.groupby('id')['val'].apply(list) 的结果（返回 Series，index 是 id），直接 df_grouped.apply(pd.Series).stack().reset_index(name='val') 即可展开，且 level_1 自动成为序号列
• 若原列是 list of dict，想展开成多列，别硬用 explode 后 json_normalize；改用 pd.json_normalize(df['col'].explode().tolist())，但要注意 explode().tolist() 会丢失原始索引，需提前 reset_index() 保存
• stack 对 NaN 友好，自动跳过；而 explode 遇到空 list 会生成 NaN 行，可能影响后续 groupby.size() 计数

性能陷阱：explode 在大数据量下内存暴涨，怎么预估和缓解

explode 是立即执行的复制操作：若某行 list 长度为 1000，就会复制该行其余所有列 1000 次。10 万行 × 平均长度 50 → 内存占用轻松破 GB。

实操建议：

• 展开前用 df['col'].str.len().describe() 看长度分布，重点检查 max 和 99% 分位数
• 避免在未过滤的宽表上直接 explode；先 df.loc[df['col'].str.len() 截断长尾
• 真要处理超长 list，改用生成器 + pd.concat 分块：写个函数 yield 每行展开后的 chunk，再 pd.concat(list(generator), ignore_index=True)，比一次性 explode 内存友好得多

真正难的不是语法，是判断「该不该展开」——很多场景用 map + str.contains 或 apply(any) 就能绕过展开，省掉 90% 的计算和内存开销。