将Pandas数据框列值合并到新列中

Question

我正在和Pandas一起工作,我有一个数据框,我们可以在其中填充以下三个值中的一个:

ID_1    ID_2    ID_3
abc     NaN     NaN
NaN     def     NaN
NaN     NaN     ghi
NaN     NaN     jkl
NaN     mno     NaN
pqr     NaN     NaN

我的目标是将这三列组合成我数据框中的新列:

ID_1    ID_2    ID_3  Combined_ID
abc     NaN     NaN    abc
NaN     def     NaN    def
NaN     NaN     ghi    ghi
NaN     NaN     jkl    jkl
NaN     mno     NaN    mno
pqr     NaN     NaN    pqr

理想情况下,它只会找到第1列到第3列中存在的任何非空值,但我也可以连接,因为我们应该只为每行填充三个中的一个.谢谢.

df_note = pd.read_csv("NoteIds.csv")
df_note['Combined_ID'] = # ID_1 + ID_2 + ID_3

Answer 1

你可以使用求和的属性来连接字符串值,这样你就可以调用fillna并传递一个空的str和调用sum,并将param传递axis=1给row-wise:

In [26]:

df['Combined_ID'] = df.fillna('').sum(axis=1)
df
Out[26]:
  ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
0  abc  NaN  NaN         abc
1  NaN  def  NaN         def
2  NaN  NaN  ghi         ghi
3  NaN  NaN  jkl         jkl
4  NaN  mno  NaN         mno
5  pqr  NaN  NaN         pqr

如果您只对这3列感兴趣,可以选择它们:

In [39]:

df['Combined_ID'] = df[['ID_1','ID_2','ID_3']].fillna('').sum(axis=1)
df
Out[39]:
  ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
0  abc  NaN  NaN         abc
1  NaN  def  NaN         def
2  NaN  NaN  ghi         ghi
3  NaN  NaN  jkl         jkl
4  NaN  mno  NaN         mno
5  pqr  NaN  NaN         pqr

Answer 2

假设每行可以有多个非 NaN 值。这仍然应该有效。

\n\n

In [43]: df['Combined_ID'] = df.apply(\n                lambda x : ''.join([e for e in x if isinstance(e, basestring)]),\n                      axis=1)\n

\n\n

对于每一行，提取字符串项并将它们连接起来。

\n\n

In [44]: df\nOut[44]:\n  ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID\n0  abc  NaN  NaN         abc\n1  NaN  def  NaN         def\n2  NaN  NaN  ghi         ghi\n3  NaN  NaN  jkl         jkl\n4  NaN  mno  NaN         mno\n5  pqr  NaN  NaN         pqr\n

\n\n

我喜欢@EdChum 的答案，看起来更具可读性。

\n\n

有趣的是，fillna('').sum(axis=1)对于这种较小的数据，方法的成本很高。

\n\n

In [45]: %timeit df.fillna('').sum(axis=1)\n1000 loops, best of 3: 808 \xc2\xb5s per loop\n\nIn [46]: %timeit df.apply(lambda x : ''.join([e for e in x if isinstance(e, basestring)]), axis=1)\n1000 loops, best of 3: 285 \xc2\xb5s per loop\n

\n\n

仅适用于['ID_1','ID_2','ID_3']列

\n\n

df[['ID_1','ID_2','ID_3']].apply(lambda_function)\n

\n