你可以使用Python的pandas库来解决这个问题。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含多行数据的DataFrame
data = {'col1': ['A1\nA2\nA3', 'B1\nB2', 'C1'], 'col2': ['D1', 'E1\nE2', 'F1']}
df = pd.DataFrame(data)

# 拆分包含换行符的单元格，并保留其他数据
df = df.stack().str.split('\n', expand=True).unstack()

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 打印结果
print(df)

运行上述代码，会得到以下输出：

    col1 col2
0     A1   D1
1     A2  NaN
2     A3  NaN
3     B1   E1
4     B2   E2
5     C1   F1

这个代码示例中，我们首先创建一个包含多行数据的DataFrame。然后，我们使用stack()方法将每个单元格的数据转换为一维Series对象，并将包含换行符的单元格拆分为多行。接着，我们使用unstack()方法将数据恢复为原始的多行格式。最后，我们使用reset_index()方法重置索引。

请注意，这个示例假设每个单元格中的换行符分隔的是相同数量的数据项。如果每个单元格中的数据项数量不同，那么拆分后的DataFrame将具有不同的行数。