从数据帧中列名为company_urls的列表中拆分urls

，可以使用编程语言中的字符串处理函数或正则表达式来实现。具体步骤如下：

首先，获取数据帧中列名为company_urls的列表。可以使用相应的数据处理库或框架来读取数据帧，并选择相应的列。
对于每个公司的URL列表，可以使用字符串处理函数或正则表达式来拆分URLs。具体的拆分方式取决于URLs之间的分隔符或格式。
如果URLs之间使用逗号、分号或空格等分隔符进行分隔，可以使用字符串处理函数如split()来将字符串拆分成一个URL列表。
如果URLs之间没有明确的分隔符，可以使用正则表达式来匹配URL的模式，并提取出所有的URL。
拆分后的URL列表可以存储在一个新的数据结构中，如列表、数组或数据帧的新列中，以便后续的处理和分析。

以下是一个示例代码（使用Python和pandas库）来实现上述步骤：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取列名为company_urls的列表
company_urls = df['company_urls']

# 定义一个空列表来存储拆分后的URLs
split_urls = []

# 遍历每个公司的URL列表
for urls in company_urls:
    # 使用逗号作为分隔符拆分URLs
    urls_list = urls.split(',')
    # 将拆分后的URLs添加到split_urls列表中
    split_urls.append(urls_list)

# 将拆分后的URLs存储在新的列中
df['split_urls'] = split_urls

# 打印结果
print(df)

在上述示例代码中，我们首先使用pandas库读取数据帧，并选择列名为company_urls的列表。然后，我们遍历每个公司的URL列表，使用逗号作为分隔符拆分URLs，并将拆分后的URLs存储在一个新的列表中。最后，我们将拆分后的URLs存储在数据帧的新列split_urls中，并打印结果。

请注意，上述示例代码仅为演示目的，实际情况中可能需要根据具体的数据格式和需求进行适当的调整和优化。