[Pandas] explode() (리스트가 들어있는 셀 행마다 분해)

데이터를 다루다 보면 한 셀에 리스트나 튜플 형태로 여러 값이 들어 있는 경우가 많다.

예를 들어:

• 상품 태그: ['전자제품', '스마트폰']
• 사용자가 선택한 옵션 목록: ['블랙', '128GB']
• JSON 데이터를 Pandas로 파싱했더니 list가 그대로 들어옴

이런 경우, 분석을 하려면 반드시 각 항목을 행 단위로 분해해야 한다.
explode()는 바로 이런 상황을 위해 탄생한 함수다.

 

예제 데이터

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'user_id': [101, 102, 103],
    'tags': [['A', 'B'], ['C'], []]
})

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기본 문법

df.explode(column, ignore_index=False)

 

• column: 리스트가 들어있는 컬럼
• ignore_index: True일 경우 인덱스를 재정렬

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1. 예제: 기본 explode() 사용

df.explode('tags')

 

 

• 리스트 항목이 각각 행으로 펼쳐짐
• 빈 리스트는 NaN으로 처리됨
• 기존 인덱스가 유지됨

 

2. 예제: 인덱스 재정렬 (ignore_index=True)

df.explode('tags', ignore_index=True)

 

→ 결과 인덱스를 새로 부여하고 싶을 때 사용

 

 

3. 예제: 여러 컬럼 조합에서 explode

df = pd.DataFrame({
    'user_id': [201, 202],
    'tags': [['A', 'B'], ['C']],
    'scores': [[100, 90], [85]]
})
df.explode(['tags', 'scores'])

→ 각 리스트 길이가 같아야 정상 작동! 다르면 ValueError 발생

 

 

4. 예제: JSON 파싱 후 explode

df = pd.DataFrame({
    'user_id': [301, 302],
    'likes': [['python', 'pandas'], ['numpy']]
})
df.explode('likes')

→ 크롤링/로그/REST API 결과 등 리스트 형태 데이터 정제에 매우 유용

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주의사항

이슈	설명
리스트가 아닌 값이 섞여 있으면?	explode()는 리스트/튜플/Series 타입만 작동
여러 컬럼 동시에 explode 시?	각 열의 리스트 길이가 모두 같아야 함
원본 인덱스 보존 vs 재정렬	ignore_index=True 설정 필요 여부 판단
빈 리스트는 NaN 처리됨	→ 후처리 시 dropna() 고려 필요

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후처리 예제

exploded_df = df.explode('tags').dropna(subset=['tags']).reset_index(drop=True)

→ 리스트 분해 후 빈 값 제거 + 인덱스 초기화까지 한 번에

 

 

 

explode()는 셀 내부의 리스트를 개별 행으로 변환해주는 강력한 도구다.
태그 분석, 다중 선택 옵션 분석, API JSON 데이터 정리 등 현업에서 매우 자주 등장하는 형태를 깔끔하게 펼쳐주는 핵심 함수다.