将两个系列与 None 值（pandas DataFrame）连接起来？

Question

我正在尝试连接 Pandas DataFrame 中的两列。问题是当任一系列中都存在 None 值时，结果为 NaN。由于真实数据非常大，有保留原始None值供以后参考的价值，希望不要更改列中的原始值。有没有办法在熊猫中实现这一目标？

创建一个示例数据帧：

import pandas as pd
f = pd.DataFrame([['a', 'b','c','a', 'b','c'],['1', '2','3', '4', '5','6', ]])
f = f.transpose()
f.columns = ['xx', 'yy']
f.xx[0] = None
f.yy[0] = None
f.xx[2] = None
f.yy[3] = None

    xx      yy
0   None    None
1   b       2
2   None    3
3   a       None
4   b       5
5   c       6

我试过f['new_str'] = f.xx + f.yy和f['new_str'] = f['xx'] + f['yy']。如果任何值是 None 类型，则两者都将连接值设置为 NaN。我认为这是由于熊猫如何处理None类型。None 类型和 str 类型不能通过 '+' 运算符“添加”。

    xx      yy      new_str
0   None    None    NaN
1   b       2       b2
2   None    3       NaN
3   a       None    NaN
4   b       5       b5
5   c       6       c6

这是我想要做的：

f['new_str'] = f.xx.map(lambda x: '')
for idx, arow in f.iterrows():
    con = ''
    if arow.xx:
        con += arow.xx
    if arow.yy:
        con += arow.yy
    f.loc[idx,'new_str'] = con
f
    xx      yy      new_str
0   None    None    
1   b       2       b2
2   None    3       3
3   a       None    a
4   b       5       b5
5   c       6       c6  

我的问题是大熊猫是否支持更优雅/更简单的方式来实现这一目标？

Answer 1

调用fillna每一列以将 Nones 设置为''，这是字符串连接下的标识元素。

f['new_str'] = f.xx.fillna('') + f.yy.fillna('')

这提供了一个按照您想要的方式格式化的新列：

>>> f
     xx    yy new_str
0  None  None        
1     b     2      b2
2  None     3       3
3     a  None       a
4     b     5      b5
5     c     6      c6