我有一个这样的 Pandas 数据框:
Column1 Column2 Column3 Column4 Column5
0 a 1 2 3 4
1 a 3 4 5
2 b 6 7 8
3 c 7 7
我现在要做的是获取一个包含 Column1 和新 columnA 的新数据框。此 columnA 应包含列 2 -(to) n 中的所有值(其中 n 是从 Column2 到行尾的列数),如下所示:
Column1 ColumnA
0 a 1,2,3,4
1 a 3,4,5
2 b 6,7,8
3 c 7,7
我怎样才能最好地解决这个问题?任何意见将是有益的。提前致谢!
最佳答案
您可以按行调用 apply
将 axis=1
传递给 apply
,然后将 dtype 转换为 str
和 加入
:
In [153]:
df['ColumnA'] = df[df.columns[1:]].apply(
lambda x: ','.join(x.dropna().astype(str)),
axis=1
)
df
Out[153]:
Column1 Column2 Column3 Column4 Column5 ColumnA
0 a 1 2 3 4 1,2,3,4
1 a 3 4 5 NaN 3,4,5
2 b 6 7 8 NaN 6,7,8
3 c 7 7 NaN NaN 7,7
这里我调用 dropna
来摆脱 NaN
,但是我们需要再次转换为 int
所以我们不会结束以 float 作为 str。
关于python - 在python pandas中将多个列值合并为一列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33098383/