将具有可变长度的列表列展开为 pandas 数据帧的行

问：

我有一个输入数据帧，其中包含多个列表列，列表中的元素数量不相等。我需要将所有列表列展开为行，以便每个 bin 在同一行中具有相应的值。

生成 DF 的代码：

df_dict = {'vin':['VIN123','VIN123','VIN123','VIN234','VIN345'],
          'date':['01-22-2022','01-23-2022','01-23-2022','01-23-2022','01-22-2022'],
          'celltype':['A','A','B','A','B'],
          'soc_bins':[['0-10','10-20','50-80','85-90','100-150','150-170'],['0-10','10-20','50-80','85-90','100-150','150-170'],['0-10','10-20','50-80','85-90','100-150','150-170'],['0-10','10-20','50-80','85-90','100-150','150-170'],['0-10','10-20','50-80','85-90','100-150','150-170']],
          'soc_value': [[10,300,85,20,5,0],[20,400,125,670,5,7],[20,500,55,60,9,9],[40,300,65,90,1,0],[20,700,35,50,2,0]],
          'temp_bins':[['50f-55f','60f-70f','90f-110f'],['50f-55f','60f-70f','90f-110f'],['50f-55f','60f-70f','90f-110f'],['50f-55f','60f-70f','90f-110f'],['50f-55f','60f-70f','90f-110f']],
          'temp_value':[[1,2,3],[4,3,4],[5,3,5],[6,900,7],[3,600,9]],
          'temp_bins':[['50f-55f','60f-70f','90f-110f'],['50f-55f','60f-70f','90f-110f'],['50f-55f','60f-70f','90f-110f'],['50f-55f','60f-70f','90f-110f'],['50f-55f','60f-70f','90f-110f']]}

Input_df：

Output_df：

简而言之，soc_value列中的每个值都对应于soc_bin列中的相应 bin，temp 列也是如此。

我使用爆炸方法或类似方法遇到的几个问题是：

1. soc_bins （5） 和 temp_bins （3） 中的箱数不相等。
2. 此外，两个箱可能有相同的值（例如：第 3 行，soc_value包含两个值作为 9），因此当我第一次展开soc_value列时，分解功能无法将两行识别为不同，因此我收到错误“无法处理非唯一多索引！
3. 有很多列必须以相同的方式进行操作。
4. 可以使用，但我在索引列中得到了 NaN。 要填充 NaN，我可以使用 .ffill（），但我无法区分原始的 null 值。 此外，在此方法中，如果某些索引为 null，我会收到错误“无法处理非唯一多索引！df.set_index('date','vin','celltype').apply(lambda x: x.apply(pd.Series).stack()).reset_index()

电流输出：

所需输出：我需要与当前输出相似的输出，但没有空值。我可以使用 .ffill（） 来填充 null 值，但是我无法区分实际的 null 值与从 df.set_index（） 创建的值。