将 2 列合并为 1 列答案

【问题标题】：Merge 2 columns into 1 column将 2 列合并为 1 列
【发布时间】：2019-10-24 08:50:40
【问题描述】：

我想将 2 列合并为 1 列并删除 nan。

我有这些数据：

     Name       A       B   
    Pikachu   2007    nan
    Pikachu   nan     2008
    Raichu    2007    nan
    Mew       nan     2018

预期结果：

     Name     Year   
    Pikachu   2007   
    Pikachu   2008   
    Raichu    2007   
    Mew       2008

我试过的代码：

df['Year']= df['A','B'].astype(str).apply(''.join,1)

但我的结果是这样的：

 Name     Year   
Pikachu   2007nan   
Pikachu   nan2008   
Raichu    2007nan   
Mew       nan2008

【问题讨论】：

两列中是否都有可能的值？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用Series.fillna 和DataFrame.pop 提取列并最后转换为整数：

df['Year']= df.pop('A').fillna(df.pop('B')).astype(int)

#if possible some missing values in Year column
#df['Year']= df.pop('A').fillna(df.pop('B')).astype('Int64')
print (df)
      Name  Year
0  Pikachu  2007
1  Pikachu  2008
2   Raichu  2007
3      Mew  2018

【讨论】：

这对后袋很有用——谢谢！

【解决方案2】：

请您尝试关注一下。

df['Year']=df['A'].combine_first(df['B'])
df

输出如下。

     Name    A       B      Year
0   Pikachu 2007.0  NaN     2007.0
1   Pikachu NaN     2008.0  2008.0
2   Raichu  2007.0  NaN     2007.0
3   Mew     NaN     2018.0  2018.0

要在新数据框中仅获取 Name 和 year 列，请尝试以下操作。

df['Year']=df['A'].combine_first(df['B'])
df1=df[['Name','Year']]
df1

【讨论】：

【解决方案3】：

df = df.fillna(0)
df["Year"] = df["A"] + df["B"]
df = df[['Name','Year']]

【讨论】：

【解决方案4】：

numpy.where 可能有用

df["A"] = np.where(df["A"].isna(), df["B"], df["A"]).astype("int")
df = df.drop("B", axis=1)
print(df)
    Name    Year
0   Pikachu 2007
1   Pikachu 2008
2   Raichu  2007
3   Mew     2018

【讨论】：