在熊猫数据框中重复行

Question

我的数据框为：

data = pd.DataFrame([[1,25,'Type 1'],[2,32,'Type 2'],[1,30,'Type 3'],[2,32,'Type 1'],[3,43,'Type1|Type2']], columns = ['data1','data2','Type'])

   data1  data2         Type
0      1     25       Type 1
1      2     32       Type 2
2      1     30       Type 3
3      2     32       Type 1
4      3     43  Type 1|Type 2

我只想将Type in Type列作为一个值（不能为Type1 | Type2）。对于具有两个值的值，它们将被拆分，而其他列的值将被复制为新行。预期的数据帧如下：

   data1  data2    Type
0      1     25  Type 1
1      2     32  Type 2
2      1     30  Type 3
3      2     32  Type 1
4      3     43  Type 1
5      3     43  Type 2

根据其他帖子，我可以按照以下步骤进行操作：

from itertools import chain

split_type = data['Type'].str.split('|')

data2 = pd.DataFrame({'data1': data['data1'].values.repeat(split_type.str.len()),'data2':data['data2'].values.repeat(split_type.str.len()),'Type': list(chain.from_iterable(split_type.tolist()))})

我得到了预期的结果。但是，如果我有很多列（而不是只有data1，data2和Type作为列），则这样做效率不高。有什么方法可以使我不必为每列做类似的事情（'data1'：data ['data1']。values.repeat（split_type.str.len（））'），从而提高效率。谢谢。