每个行条目的数据拆分为2行-使用pandas读入

答案：

在云计算领域中，数据拆分是指将一个行条目的数据拆分为两行的操作。这种操作通常使用pandas库来实现。

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。它可以轻松地读取、处理和分析各种数据，包括结构化数据、时间序列数据等。

要使用pandas读入数据并进行拆分，首先需要安装pandas库。可以通过以下命令在Python环境中安装pandas：

pip install pandas

安装完成后，可以使用以下代码读入数据并进行拆分：

import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 拆分数据
split_data = data['行条目的数据'].str.split('-', expand=True)

# 将拆分后的数据添加到原数据中
data['行条目的数据1'] = split_data[0]
data['行条目的数据2'] = split_data[1]

上述代码中，首先使用pd.read_csv()函数读入数据文件，其中data.csv是数据文件的路径。然后，使用str.split()函数将行条目的数据按照-进行拆分，expand=True表示将拆分后的数据扩展为多列。接着，将拆分后的数据添加到原数据中，分别命名为行条目的数据1和行条目的数据2。

这样，每个行条目的数据就被拆分为两行，并且可以在原数据中找到拆分后的数据。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐的产品可能会根据实际需求和情况有所不同。