Использование Html.BeginForm с строкой запроса

В приведенном ниже коде я сначала сбросил индекс, чтобы упростить итерацию строк.

Создаю список списков, в которых каждый элемент внешнего списка представляет собой строку целевого DataFrame, и каждый элемент внутреннего списка является одним из столбцов. Этот вложенный список в конечном итоге будет объединен для создания желаемого DataFrame.

Я использую функцию lambda вместе со итерацией списка, чтобы создать строку для каждого элемента nearest_neighbors в паре с соответствующим name и opponent.

Наконец, я создаю новый DataFrame из этого списка (используя исходные имена столбцов и вернув индекс в name и opponent).

df = (pd.DataFrame({'name': ['A.J. Price'] * 3, 
                    'opponent': ['76ers', 'blazers', 'bobcats'], 
                    'nearest_neighbors': [['Zach LaVine', 'Jeremy Lin', 'Nate Robinson', 'Isaia']] * 3})
      .set_index(['name', 'opponent']))

>>> df
                                                    nearest_neighbors
name       opponent                                                  
A.J. Price 76ers     [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
           blazers   [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]
           bobcats   [Zach LaVine, Jeremy Lin, Nate Robinson, Isaia]

df.reset_index(inplace=True)
rows = []
_ = df.apply(lambda row: [rows.append([row['name'], row['opponent'], nn]) 
                         for nn in row.nearest_neighbors], axis=1)
df_new = pd.DataFrame(rows, columns=df.columns).set_index(['name', 'opponent'])

>>> df_new
                    nearest_neighbors
name       opponent                  
A.J. Price 76ers          Zach LaVine
           76ers           Jeremy Lin
           76ers        Nate Robinson
           76ers                Isaia
           blazers        Zach LaVine
           blazers         Jeremy Lin
           blazers      Nate Robinson
           blazers              Isaia
           bobcats        Zach LaVine
           bobcats         Jeremy Lin
           bobcats      Nate Robinson
           bobcats              Isaia

EDIT JUNE 2017

Альтернативный метод выглядит следующим образом:

>>> (pd.melt(df.nearest_neighbors.apply(pd.Series).reset_index(), 
             id_vars=['name', 'opponent'],
             value_name='nearest_neighbors')
     .set_index(['name', 'opponent'])
     .drop('variable', axis=1)
     .dropna()
     .sort_index()
     )