如何合并同一数据框中的熊猫列？答案

【问题标题】：How to merge pandas columns within the same dataframe?如何合并同一数据框中的熊猫列？
【发布时间】：2017-01-06 16:09:46
【问题描述】：

我有以下熊猫数据框：

    colA        ColB       ColC
0               D
1                           G
2   A       
3               B
4   C

如何将其合并到 (*) 中：

    colA
0   D
1   G
2   A
3   B
4   C

到目前为止，我尝试过：

df = pd.DataFrame.merge([df.ColA, df.ColB, df.ColC], how='right')
df

但是，它不起作用。我怎样才能得到 (*)？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas merge

【解决方案1】：

你可以使用DataFrame.sum:

df = df.sum(axis=1)

如果NaN 值你可以先fillna：

df = df.fillna('').sum(axis=1)

print (df)
0    D
1    G
2    A
3    B
4    C
dtype: object

apply - join 的另一个解决方案：

df = df.apply(''.join, axis=1)
#df = df.apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)
print (df)
0    D
1    G
2    A
3    B
4    C
dtype: object

使用Series.combine_first 的解决方案，但需要NaN 值：

print (df)
  colA ColB ColC
0  NaN    D  NaN
1  NaN  NaN    G
2    A  NaN  NaN
3  NaN    B  NaN
4    C  NaN  NaN

df = df.colA.combine_first(df.ColB).combine_first(df.ColC)
print (df)
0    D
1    G
2    A
3    B
4    C
Name: colA, dtype: object

【讨论】：

谢谢我得到：TypeError: join() takes no keyword arguments 与第二个解决方案。
我添加替代解决方案df = df.apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)
有趣，你的熊猫版本是什么？ print (pd.show_versions())
type(df) 是什么？是DataFrame 还是Series？
如果系列使用df = df.str.strip()。