将多个数据框列转换为一个系列答案

【问题标题】：Transforming multiple data frame columns into one series将多个数据框列转换为一个系列
【发布时间】：2020-02-07 20:49:31
【问题描述】：

我有一个数据集 df(250,3) 250 个原始数据和三列。我想编写一个循环，将我的数据框中每一列的内容合并为一个包含 250 个原始数据和 1 个列“df_single”的系列（250,1）。手动操作如下：

df_single = df['color']+" "+df['model']+" "+df['size']

如何使用 for 循环或非手动创建 df_single？

我尝试用 TypeError 编写这段代码

df_conc=[]
for var in cols:
    cat_list=df_code_part[var]
    df_conc = df_conc+" "+cat_list

TypeError：只能将列表（不是“str”）连接到列表

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我认为如果需要加入 3 列，那么您的解决方案非常好：

df_single = df['colour']+" "+df['model']+" "+df['size']

如果需要针对许多列的通用解决方案，请使用 DataFrame.astype 转换为字符串，如有必要，使用 DataFrame.add 添加空格，sum 用于连接，最后通过 Series.str.rstrip 删除跟踪空白：

cols = ['color','model','size']
df_single = df[cols].astype(str).add(' ').sum(axis=1).str.rstrip()

或者：

df_single = df[cols].astype(str).apply(' '.join, axis=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想在列之间有空格，运行：

df.apply(' '.join, axis=1)

“普通”df.sum(axis=1) 连接所有列，但没有它们之间的空格。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你想要总和你需要使用：

df_single=df.astype(str).add(' ').sum(axis=1).str.rstrip()

如果您不想添加所有列，则需要先选择它们：

columns=['colour','model','size']
df_single=df[columns].astype(str).add(' ').sum(axis=1).str.rstrip()

【讨论】：

在这种情况下，我需要添加所有列。但我的问题主要是关于如何概括手册 +" "+ 。我看到它与apply（''.join，axis = 1）或add（''）.sum（axis = 1）.str.rstrip（）有关。谢谢！
@Annalix - 添加到我的答案中。