合并 Pandas 列中的列表，其中列名在列表中答案

【问题标题】：Combine lists in Pandas column where column name is in list合并 Pandas 列中的列表，其中列名在列表中
【发布时间】：2018-06-30 04:03:15
【问题描述】：

我有三个Pandas 列，其中元素是list。为了组合这些列表，我可以通过将列的名称和+ 明确写在一起来完成

df = pd.DataFrame({'allmz':([[1,2,3],[2,4,5],[2,5,5],[2,3,5],[1,4,5]]),'allint':([[11,31,31],[21,41,51],[41,51,51],[11,31,51],[1,51,11]]), 'allx':([[6,7,3],[2,4,5],[2,5,5],[2,9,5],[3,4,5]])})
df['new'] = df['allmz'] + df['allint'] + df['allint']
print df

      allint      allmz       allx                                new
0  [11, 31, 31]  [1, 2, 3]  [6, 7, 3]  [1, 2, 3, 11, 31, 31, 11, 31, 31]
1  [21, 41, 51]  [2, 4, 5]  [2, 4, 5]  [2, 4, 5, 21, 41, 51, 21, 41, 51]
2  [41, 51, 51]  [2, 5, 5]  [2, 5, 5]  [2, 5, 5, 41, 51, 51, 41, 51, 51]
3  [11, 31, 51]  [2, 3, 5]  [2, 9, 5]  [2, 3, 5, 11, 31, 51, 11, 31, 51]
4   [1, 51, 11]  [1, 4, 5]  [3, 4, 5]    [1, 4, 5, 1, 51, 11, 1, 51, 11]

但是，如果我有太多列名来编写每个列名，有没有办法通过循环（或不循环）列名列表来做到这一点：改为columns = ['allmz','allint','allx']？

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 list pandas

【解决方案1】：

选项 1
在列上切片并沿第一轴调用sum。

df['new'] = df[['allmz','allint','allx']].sum(axis=1)

df
         allint      allmz       allx                             new
0  [11, 31, 31]  [1, 2, 3]  [6, 7, 3]  [1, 2, 3, 11, 31, 31, 6, 7, 3]
1  [21, 41, 51]  [2, 4, 5]  [2, 4, 5]  [2, 4, 5, 21, 41, 51, 2, 4, 5]
2  [41, 51, 51]  [2, 5, 5]  [2, 5, 5]  [2, 5, 5, 41, 51, 51, 2, 5, 5]
3  [11, 31, 51]  [2, 3, 5]  [2, 9, 5]  [2, 3, 5, 11, 31, 51, 2, 9, 5]
4   [1, 51, 11]  [1, 4, 5]  [3, 4, 5]   [1, 4, 5, 1, 51, 11, 3, 4, 5]

选项 2
np.concatenate 的另一个选项：

v = df[['allmz','allint','allx']].values.tolist()
df['new'] = np.concatenate(v, axis=0).reshape(len(df), -1).tolist()

df

         allint      allmz       allx                             new
0  [11, 31, 31]  [1, 2, 3]  [6, 7, 3]  [1, 2, 3, 11, 31, 31, 6, 7, 3]
1  [21, 41, 51]  [2, 4, 5]  [2, 4, 5]  [2, 4, 5, 21, 41, 51, 2, 4, 5]
2  [41, 51, 51]  [2, 5, 5]  [2, 5, 5]  [2, 5, 5, 41, 51, 51, 2, 5, 5]
3  [11, 31, 51]  [2, 3, 5]  [2, 9, 5]  [2, 3, 5, 11, 31, 51, 2, 9, 5]
4   [1, 51, 11]  [1, 4, 5]  [3, 4, 5]   [1, 4, 5, 1, 51, 11, 3, 4, 5]

【讨论】：

比我的好。
@Alex 谢谢你，但你不必删除 :-)
是的@Alex我只是想说我从你的代码中得到错误`TypeError：只能连接列表（而不是“unicode”）。它让我发现了我的玩具和真实数据之间的区别
未删除... @Jan 这些列表真的是字符串吗？对我来说很好。
@Jan 抱歉，但这超出了您原始问题的范围，此答案适用于提供的数据。现在，将字符串转换为列表是另一回事，我会给你这个链接：stackoverflow.com/questions/48008191/…

【解决方案2】：

您可以使用 Python 的内置 sum 函数。

df['new'] = sum([df[col] for col in df], [])

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您有大量列名，那么解决此问题的简单方法如下所示：

col = df.loc[: , "allint":"allx"]

其中“allint”是开始列名，“allx”是结束列名

df['new'] = col.sum(axis=1)
df

这将为您提供与写入每列名称后相同的结果。

【讨论】：