dataframe中分行

index       names
0        延\t诞\t蜒
1     奄\t掩\t淹\t俺
2        彦\t颜\t谚
3     央\t秧\t映\t殃
4  扬\t杨\t汤\t场\t肠

任务：需要对每个cell进行分行，即每个字是1行。
处理思路：通过pandas读取为dataframe，通过dataframe的处理实现最终分行。

col=‘name’  # 目标列名
part1_edit['id'] = part_edit.index
part1_edit1[col].apply(lambda x:x.split('\t'))\  # 将cell值转成list列表
    .apply(pd.Series)\  # 应用pd.Series方法，将list转换成series展开
    .merge(part1_edit1, left_index=True, right_index=True)\  # 合并原dataframe
    .drop([col], axis=1)\  # 去除原dataframe用于分行的列
    .melt(['id'], value_name = "origin")\  # 根据‘id’名称展开
    .dropna(subset=['origin'])\  # 空值处理
    .drop(['variable'], axis=1)  # 列删除

如果有更好的方法，欢迎补充。

参考：
https://www.mikulskibartosz.name/how-to-split-a-list-inside-a-dataframe-cell-into-rows-in-pandas/