在 pandas/python 的同一数据框中将两列合并为一列答案

【问题标题】：Merge two columns into one within the same data frame in pandas/python在 pandas/python 的同一数据框中将两列合并为一列
【发布时间】：2018-11-12 17:28:54
【问题描述】：

我有一个问题要在同一个数据框（start_end）中将两列合并为一列，同时删除空值。我打算将“起始站”和“结束站”合并为“站”，并根据新的“站”列保留“持续时间”。我已经尝试过 pd.merge、pd.concat、pd.append，但我无法解决。

Start_end 的数据帧：

    Duration    End station     Start station
14  1407        NaN             14th & V St NW
19  509         NaN             21st & I St NW
20  638         15th & P St NW.  NaN
27  1532        NaN              Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
28  759         NaN              Adams Mill & Columbia Rd NW

预期输出：

    Duration    stations
14  1407        14th & V St NW
19  509         21st & I St NW
20  638         15th & P St NW
27  1532        Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
28  759         Adams Mill & Columbia Rd NW

到目前为止我的代码：

#start_end is the dataframe, 'start station', 'end station', 'duration'
start_end = pd.concat([df_start, df_end])

这是我试图做的：

station = pd.merge([start_end['Start station'],start_end['End station']])

【问题讨论】：

数据框作为文本，而不是图像。
在列的上下文中定义“合并”。请提供带有数据、输入和预期输出的minimal reproducible example。你的形象并没有真正的帮助。
You should not post code as an image because:
您希望结果是什么样的？ End_Station 是否有除NaN 以外的值，如果有，它们如何与Start_Station 值结合？
我提取/描述数据帧结构的更好方法（什么代码）是什么？

标签： python pandas dataframe merge append

【解决方案1】：

使用combine_first。将 col1 中的 null 值替换为 col2

df["station"] = df["End station"].combine_first(df["Start station"])
df.drop(["End station", "Start station"], 1, inplace=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

>>> df
   Duration      End station                         Start station
0      1407              NaN                        14th & V St NW
1       509              NaN                        21st & I St NW
2       638  15th & P St NW.                                   NaN
3      1532              NaN  Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
4       759              NaN           Adams Mill & Columbia Rd NW

为两列赋予相同的名称

>>> df.columns = df.columns.str.replace('.*?station', 'station')
>>> df
   Duration          station                               station
0      1407              NaN                        14th & V St NW
1       509              NaN                        21st & I St NW
2       638  15th & P St NW.                                   NaN
3      1532              NaN  Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
4       759              NaN           Adams Mill & Columbia Rd NW

堆栈然后解堆栈。

>>> s = df.stack()
>>> s
0  Duration                                    1407
   station                           14th & V St NW
1  Duration                                     509
   station                           21st & I St NW
2  Duration                                     638
   station                          15th & P St NW.
3  Duration                                    1532
   station     Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
4  Duration                                     759
   station              Adams Mill & Columbia Rd NW
dtype: object
>>> df = s.unstack()
>>> df
  Duration                               station
0     1407                        14th & V St NW
1      509                        21st & I St NW
2      638                       15th & P St NW.
3     1532  Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
4      759           Adams Mill & Columbia Rd NW
>>>

这就是我认为的工作原理：

.stack 创建一个带有 MultiIndex 的系列并为您处理空值。它在列名上对齐第二级，因为列名相同，所以只有一个 - 取消堆叠只会产生一列。

如果不更改列名，这实际上只是基于索引之间的差异的猜测。

>>> # without changing column names
>>> s.index
MultiIndex(levels=[[0, 1, 2, 3, 4], ['Duration', 'End station', 'Start station']],
           labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4], [0, 2, 0, 2, 0, 1, 0, 2, 0, 2]])

>>> # column names the same
>>> s.index
MultiIndex(levels=[[0, 1, 2, 3, 4], ['Duration', 'station']],
           labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]])

似乎有点棘手，也许有人会评论它。

替代方案 - 使用 pd.concat 和 .dropna

>>> stations = pd.concat([df.iloc[:,1],df.iloc[:,2]]).dropna()
>>> stations.name = 'stations'
>>> stations
2                         15th & P St NW.
0                          14th & V St NW
1                          21st & I St NW
3    Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
4             Adams Mill & Columbia Rd NW
Name: stations, dtype: object

>>> df2 = pd.concat([df['Duration'], stations], axis=1)
>>> df2
   Duration                              stations
0      1407                        14th & V St NW
1       509                        21st & I St NW
2       638                       15th & P St NW.
3      1532  Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
4       759           Adams Mill & Columbia Rd NW

【讨论】：

【解决方案3】：

使用ffill

df.iloc[:,2:4]=df.iloc[:,2:4].ffill(1)

【讨论】：

此方法仅适用于“终端站”，缺少“持续时间”。预期的输出是，“开始站”和“结束站”到一列“站”中，并相应地保留“持续时间”。

【解决方案4】：

`fillna`

如果NaN 是真正的空值

df.assign(**{
    'Start station': df['Start station'].fillna(df['End station'])})

    Duration      End station                         Start station
14      1407              NaN                        14th & V St NW
19       509              NaN                        21st & I St NW
20       638  15th & P St NW.                       15th & P St NW.
27      1532              NaN  Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
28       759              NaN           Adams Mill & Columbia Rd NW

`mask`

如果NaN 是字符串

df.assign(**{
    'Start station': df['Start station'].mask(
        lambda x: x == 'NaN', df['End station'])})

    Duration      End station                         Start station
14      1407              NaN                        14th & V St NW
19       509              NaN                        21st & I St NW
20       638  15th & P St NW.                       15th & P St NW.
27      1532              NaN  Massachusetts Ave & Dupont Circle NW
28       759              NaN           Adams Mill & Columbia Rd NW

【讨论】：

NaN 是真正的空值。此方法适用于'Start station'，将'End station' 值复制到'Start station '。但是，两列不会合并为一列。预期的输出是，'Start station' 和 'End station' 到一列 'stations'，并相应地保留 'Duration'。
@BCKN 我很抱歉，但我对评论感到吃惊。这篇文章包含完成任务所需的所有信息。我可能没有以看起来像银盘的方式呈现它，但那是因为我希望你能从我的回答中提取你需要的东西。困扰我的是，你似乎期望我把它放在你想要的盘子上。它可能会提醒您，在 SO 上发布答案的每个人都是志愿者，他们很可能会花时间做其他事情而不是帮助您。如果我误解了你，请告诉我。
抱歉，我想的不够仔细。实际上，我可以重复使用您的建议，newEnd.assign(**{'End station': newEnd['End station'].fillna(newEnd['Start station'])})，并将Start station 复制到End Station。然后.drop()其中任何一个。