Pandas 组合多列（使用 NoneType）答案

【问题标题】：Pandas combine multiple columns (with NoneType)Pandas 组合多列（使用 NoneType）
【发布时间】：2019-02-16 00:02:44
【问题描述】：

如果之前有人问过/回答过这个问题，我深表歉意，但经过一段时间的搜索，我找不到这个问题的答案。

很简单地说，我想将多个列合并为一个，并用 , 问题是有些单元格是空的（NoneType）

当组合它们时，我得到：

TypeError: ('sequence item 3: expected str instance, NoneType found', '发生在索引 0')

或

添加 .map(str) 时，它会为每个 NoneType 值添加“None”（有点预期）

假设我有一个看起来像这样的生产数据框

     0        1        2
1   Rice
2   Beans    Rice
3   Milk     Beans   Rice
4   Sugar    Rice

我想要的是带有值的单列

    Production
1   Rice
2   Beans, Rice
3   Milk, Beans, Rice
4   Sugar, Rice

通过一些搜索和调整，我添加了以下代码：

testColumn = productionFrame.iloc[::].apply(lambda x: ', '.join(x)), axis=1)

这会产生问题 1

或者这样改：

testColumn = productionFrame.iloc[::].apply(lambda x: ', '.join(x.map(str)), axis=1)

这会产生问题 2

也许补充一下我是个新手，现在有点探索 Pandas/Python 是件好事。因此，非常感谢任何帮助或朝着正确方向前进！

【问题讨论】：

如果column 0 和column 2 有一个值而column 1 没有你想要什么？
pandas combine two strings ignore nan values的可能重复
@J.Doe 在我的 DataFrame 中，值之间不可能有 NoneTypes。但是为了它的发生，我仍然想要相同的最终结果。 "column0, column2" 其中 column1 被省略了，因为它是一个 NoneType。我希望这是有道理的

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

pd.Series.str.cat 应该在这里工作

df
Out[43]: 
       0      1     2
1   Rice    NaN   NaN
2  Beans   Rice   NaN
3   Milk  Beans  Rice
4  Sugar   Rice   NaN

df.apply(lambda x: x.str.cat(sep=', '), axis=1)
Out[44]: 
1                 Rice
2          Beans, Rice
3    Milk, Beans, Rice
4          Sugar, Rice
dtype: object

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在将NaN 值转换为空字符串后使用str.join：

res = df.fillna('').apply(lambda x: ', '.join(filter(None, x)), axis=1)

print(res)

0                 Rice
1          Beans, Rice
2    Milk, Beans, Rice
3          Sugar, Rice
dtype: object

【讨论】：