python - 如何合并多个 Pandas 数据框列

Question

我有一个类似于下图的数据框。

In[2]: df = pd.DataFrame({'P1': [1, 2, None, None, None, None],'P2': [None, None, 3, 4, None, None],'P3': [None, None, None, None, 5, 6]})
Out[2]: 
    P1   P2   P3
0  1.0  NaN  NaN
1  2.0  NaN  NaN
2  NaN  3.0  NaN
3  NaN  4.0  NaN
4  NaN  NaN  5.0
5  NaN  NaN  6.0

我正在尝试将所有列合并到新数据框中的单个 P 列中(见下文)。

     P
0  1.0
1  2.0
2  3.0
3  4.0
4  5.0
5  6.0

在我的实际代码中，我有一个应该合并的任意列列表，不一定是 P1、P2 和 P3( 1 到 5 列之间)。我尝试了以下几行:

new_series = pd.Series()
desired_columns = ['P1', 'P2', 'P3']
for col in desired_columns:
    other_series=df[col]
    new_series = new_series.align(other_series)

然而，这会产生一个 Series 对象的元组，而且它们似乎都不包含我需要的数据。我可以遍历每一行，然后检查每一列，但我觉得我可能缺少一个简单的 pandas 解决方案。

Answer 1

如果每行只有一个非 None 值向前填充 None 并按位置选择最后一列:

df['P'] = df[['P1', 'P2', 'P3']].ffill(axis=1).iloc[:, -1]
print (df)
    P1   P2   P3    P
0  1.0  NaN  NaN  1.0
1  2.0  NaN  NaN  2.0
2  NaN  3.0  NaN  3.0
3  NaN  4.0  NaN  4.0
4  NaN  NaN  5.0  5.0
5  NaN  NaN  6.0  6.0