将一列分成多个变量并使df变长

，可以使用pandas库中的函数进行操作。具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，使用pandas的split函数将一列分成多个变量：

# 将一列分成多个变量
new_cols = df['column_name'].str.split(expand=True)

其中，'column_name'是要分割的列名，expand=True表示将分割后的结果扩展为多个列。

1. 然后，将分割后的变量与原始数据集进行合并：

# 合并分割后的变量与原始数据集
df = pd.concat([df, new_cols], axis=1)

这里使用了pandas的concat函数，将分割后的变量与原始数据集按列进行合并。

1. 最后，可以根据需要对新生成的变量进行重命名，并删除原始列：

# 重命名新生成的变量
df.rename(columns={0: 'new_col1', 1: 'new_col2', ...}, inplace=True)

# 删除原始列
df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

通过rename函数可以对新生成的变量进行重命名，使用drop函数可以删除原始列。

这样，就将一列分成多个变量并使df变长了。

注意：以上代码中的'data.csv'、'column_name'、'new_col1'、'new_col2'等需要根据实际情况进行替换。