可以在一行中使用np.char.split：

df['separated'] = np.char.split(df['sentences'].tolist()).tolist()

@Kata如果你认为sentences的列类型是str，意味着每一行的元素是字符串而不是列表，例如"['This is text.', 'This is another text.', 'This is also text.', 'Even more text.']"，那么你需要先把它们转换成列表，一种方法是使用ast.literal_eval。

from ast import literal_eval
df['sentences'] = df['sentences'].apply(literal_eval)
df['separated'] = np.char.split(df['sentences'].tolist()).tolist()

数据注解：不推荐使用这种存储数据的方式。如果可能，请修复数据的来源。每个单元格中的数据最好是字符串，而不是列表，或者至少只是列表，而不是表示列表的字符串。

你可以在你的 Dataframe 上使用apply方法。如果你说每行有10个句子，那么你可以像这样groupby每10个句子。

import pandas as pd

group_labels = [i // 10 for i in range(len(df))]

grouped = df.groupby(group_labels)

result = grouped['sentences'].apply(lambda x: list(x))

print(result)

对于df Dataframe ，您可以尝试以下操作：

df["splitted"] = (
    df["sentences"]
    .str.strip("[]\'\"").str.split("\'. \'|\'. \"|\". \'|\". \"")
    .explode()
    .str.findall(r"\b([^ ]+?)\b")
    .groupby(level=0).agg(list)
)

• 从行的开头和结尾开始，先执行.strip、[、]、'和"。
• 然后.split将行转换成句子列表。
• .explode返回结果列，通过.findall将句子中的单词提取到列表中。
• 然后将相应的单词列表重新组合在一个列表中。

结果df["splitted]

df = pd.DataFrame({
    "sentences": [
        """['This is text.', 'This is another text.', 'This is also text.', 'Even more text.']""",
        """["This is the same in another row.", 'Another row another text.', 'Text in second row.', 'Last text in second row.']"""
    ]
})

是

0  [['This', 'is', 'text'], ['This', 'is', 'another', 'text'], ['This', 'is', 'also', 'text'], ['Even', 'more', 'text']]
1  [['This', 'is', 'the', 'same', 'in', 'another', 'row'], ['Another', 'row', 'another', 'text'], ['Text', 'in', 'second', 'row'], ['Last', 'text', 'in', 'second', 'row']]