按行拆分Pandas数据框架指将原本一行数据拆分成多个行数据。以下是按行拆分Pandas数据框架的完整攻略：
在开始按行拆分Pandas数据框架之前，我们需要先引入Pandas库，并读取待处理的数据文件。下面是一个读取csv文件的示例：
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv("data.csv")
拆分数据框架的方法有很多，下面介绍其中两种。
str.split()方法可以通过在数据框架中应用str.split()方法来按行拆分数据。下面是一个使用str.split()方法的示例：
# 创建一个新的数据框架
new_df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Year', 'Country'])
# 按照“-”符号拆分“Name-Year-Country”这个列
for index, row in df.iterrows():
sub_rows = row['Name-Year-Country'].split('-')
for sub_row in sub_rows:
new_df = new_df.append({
'Name': row['Name'],
'Year': sub_row if sub_row.isdigit() else None, # 判断是否为数字
'Country': sub_row if not sub_row.isdigit() else None # 判断是否为字符串
}, ignore_index=True)
该示例中，我们创建了一个新的数据框架new_df，并按照“-”符号拆分df中的“Name-Year-Country”这一列数据。根据“Name-Year-Country”这个字段，我们可以将其拆分为多个子行，每个子行包含一个“Name”字段、一个“Year”字段和一个“Country”字段。
melt()方法使用melt()方法也可以按行拆分数据框架。示例如下：
# 将数据框架转换为长格式
new_df = df.melt(id_vars=['Name'], value_vars=['Year', 'Country'])
# 去除“variable”这一列
new_df = new_df.drop(columns=['variable'])
# 过滤掉“value”列中的NaN值
new_df = new_df.dropna()
该示例中，我们使用melt()方法将数据框架转换为长格式。其中，id_vars参数用来指定需要保留的列，value_vars参数指定需要拆分的列。我们将数据框架拆分成了名字和值两列，值列包含原本“Year”和“Country”这两个列的所有数据。
按行拆分Pandas数据框架有很多方法，上述两种方法都可以达到拆分的效果。使用方法一要比方法二稍微复杂一些，但也更加灵活。你可以根据需要自由选择使用。
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