python - 在python pandas中将多个列值合并为一列

Question

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!

Answer 1

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。