在熊猫中将多列合并为一列

Question

我有一个名为ref（first dataframe）的数据框，其中包含列c1，c2，c3和c4。

ref= pd.DataFrame([[1,3,.3,7],[0,4,.5,4.5],[2,5,.6,3]], columns=['c1','c2','c3','c4'])
print(ref)
   c1  c2   c3   c4
0   1   3  0.3  7.0
1   0   4  0.5  4.5
2   2   5  0.6  3.0

我想创建一个新列，即c5（第二个数据帧），它具有列c1，c2，c3和c4中的所有值。

我试过concat，合并列，但我无法正常工作。

请让我知道您是否有解决方案？

Answer 1

您可以使用unstack用于创建Series从DataFrame后concat到原：

print (pd.concat([ref, ref.unstack().reset_index(drop=True).rename('c5')], axis=1))
     c1   c2   c3   c4   c5
0   1.0  3.0  0.3  7.0  1.0
1   0.0  4.0  0.5  4.5  0.0
2   2.0  5.0  0.6  3.0  2.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN  3.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN  4.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN  5.0
6   NaN  NaN  NaN  NaN  0.3
7   NaN  NaN  NaN  NaN  0.5
8   NaN  NaN  NaN  NaN  0.6
9   NaN  NaN  NaN  NaN  7.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN  4.5
11  NaN  NaN  NaN  NaN  3.0

创建替代的解决方案Series是转换df到numpy array通过values，然后重塑ravel：

    print (pd.concat([ref, pd.Series(ref.values.ravel('F'), name='c5')], axis=1))
         c1   c2   c3   c4   c5
    0   1.0  3.0  0.3  7.0  1.0
    1   0.0  4.0  0.5  4.5  0.0
    2   2.0  5.0  0.6  3.0  2.0
    3   NaN  NaN  NaN  NaN  3.0
    4   NaN  NaN  NaN  NaN  4.0
    5   NaN  NaN  NaN  NaN  5.0
    6   NaN  NaN  NaN  NaN  0.3
    7   NaN  NaN  NaN  NaN  0.5
    8   NaN  NaN  NaN  NaN  0.6
    9   NaN  NaN  NaN  NaN  7.0
    10  NaN  NaN  NaN  NaN  4.5
    11  NaN  NaN  NaN  NaN  3.0

Answer 2

使用列表（zip（））如下：

d=list(zip(df1.c1,df1.c2,df1.c3,df1.c4))
df2['c5']=pd.Series(d)