Pandas：多列合并为一列答案

【问题标题】：Pandas: Multiple columns into one columnPandas：多列合并为一列
【发布时间】：2021-10-31 04:50:41
【问题描述】：

我有以下数据（2 列，4 行）：

Column 1: A, B, C, D

Column 2: E, F, G, H

我正在尝试将这些列组合成一列，看起来像这样（1 列，8 行）：

Column 3: A, B, C, D, E, F, G, H

我正在使用 pandas DataFrame 并尝试使用不同的函数但没有成功（append、concat 等）。任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

诀窍是使用stack()

df.stack().reset_index()
    
   level_0   level_1  0
0        0  Column 1  A
1        0  Column 2  E
2        1  Column 1  B
3        1  Column 2  F
4        2  Column 1  C
5        2  Column 2  G
6        3  Column 1  D
7        3  Column 2  H

【讨论】：

与 OP 要求的列相比，此答案最右列中的值的顺序是否错误？

【解决方案2】：

更新

pandas 有一个用于此 stack 的内置方法，它可以执行您想要查看其他 answer 的操作。

这是我多年前知道stack之前的第一个答案：

In [227]:

df = pd.DataFrame({'Column 1':['A', 'B', 'C', 'D'],'Column 2':['E', 'F', 'G', 'H']})
df
Out[227]:
  Column 1 Column 2
0        A        E
1        B        F
2        C        G
3        D        H

[4 rows x 2 columns]

In [228]:

df['Column 1'].append(df['Column 2']).reset_index(drop=True)
Out[228]:
0    A
1    B
2    C
3    D
4    E
5    F
6    G
7    H
dtype: object

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用ravel 将列方向的值展平，速度要快得多。

In [1238]: df
Out[1238]:
  Column 1 Column 2
0        A        E
1        B        F
2        C        G
3        D        H

In [1239]: pd.Series(df.values.ravel('F'))
Out[1239]:
0    A
1    B
2    C
3    D
4    E
5    F
6    G
7    H
dtype: object

详情

中等

In [1245]: df.shape
Out[1245]: (4000, 2)

In [1246]: %timeit pd.Series(df.values.ravel('F'))
10000 loops, best of 3: 86.2 µs per loop

In [1247]: %timeit df['Column 1'].append(df['Column 2']).reset_index(drop=True)
1000 loops, best of 3: 816 µs per loop

大

In [1249]: df.shape
Out[1249]: (40000, 2)

In [1250]: %timeit pd.Series(df.values.ravel('F'))
10000 loops, best of 3: 87.5 µs per loop

In [1251]: %timeit df['Column 1'].append(df['Column 2']).reset_index(drop=True)
100 loops, best of 3: 1.72 ms per loop

【讨论】：

df.values 正在输出到底层数组，并在其上调用 numpy.ravel()。但是 pandas 提供stack()。
DataFrame.to_numpy() 优于 DataFrame.values。

【解决方案4】：

您似乎只是寻求帮助以创建另一个数据视图。如果没有理由这些数据首先在两列中，那么只需创建一列。但是，如果您需要将它们组合起来在其他工具中进行演示，您可以执行以下操作：

import itertools as it, pandas as pd
df = pd.DataFrame({1:['a','b','c','d'],2:['e','f','g','h']})
sorted(it.chain(*df.values))
# -> ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']

【讨论】：