本文介绍了如何在Python中处理包含列表的数据列，将其拆分为多个新数据列并产生缺失值NaN。使用pandas库，通过`explode`函数可以实现这一操作，详细步骤包括创建DataFrame，使用`explode`拆分列表，然后将拆分后的数据列添加回原始DataFrame。
数据列中的列表拆分为多个新的数据列产生NaN
在Python中，我们经常需要处理包含列表的数据列。有时候，我们可能需要将这些列表拆分成多个新的数据列，并且在拆分过程中产生缺失值NaN。本文将介绍如何使用Python来实现这样的列表拆分操作，并生成包含NaN值的新数据列。
首先，让我们定义一个包含列表的数据列。假设我们有一个名为data的列表，其中包含了多个列表作为元素。我们的目标是将这些列表拆分成新的数据列，并且在拆分过程中产生NaN值。
下面是一个示例数据列：
data = [[1, 2, 3], [
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