结合基于值的两个熊猫列答案

【问题标题】：Combining two pandas columns with based on values结合基于值的两个熊猫列
【发布时间】：2018-04-23 00:06:22
【问题描述】：

我有一些数据正在尝试根据值进行合并。随着时间的推移，命名约定发生了变化，“0”被添加到列名中，导致两列捕获相同的数据；示例：

df4 = pd.DataFrame({'MSG235': [1,0,1,0,0], 'MSG0235': [0,0,0,1,1]})

df4

MSG0235  MSG235
   0       1 
   0       0 
   0       1 
   1       0 
   1       0

我将如何组合这些列，如果其中一个（或两个）等于 1，则结果为 1，如果两者且只有两个都为 0，则结果为 0？

我正在寻找这样的东西：

我试过了：

df4.rename(columns = {'MSG0235': 'MSG235'}, inplace = True)

def col_join(x): 
    return ''.join(x[x.notnull()].astype(str))

df4.groupby(level = 0, axis = 1).apply(lambda x: x.apply(col_join, axis = 1))

结果：

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas join

【解决方案1】：

你可以试试

df4['MSG235'] = (df4.any(1) == 1).astype(int)
df4.drop('MSG0235', axis = 1, inplace = True)

    MSG235
0   1
1   0
2   1
3   1
4   1

【讨论】：

df4.any(1).astype(int) 也应该可以工作。或者获取数据框，df4.any(1).astype(int).to_frame(name='MSG235')
@Vaishali 我忽略了我有不止两列。不过这很好用 :) 我所做的唯一更改是 df4['MSG235'] = (df4[['MSG0235', 'MSG235']].any(1) == 1).astype(int)，这样我就可以将 .any(1) 限制在特定的列中。感谢您的帮助！