如何以 csv 格式（Python Pandas）将两列合并为一列？答案

【问题标题】：How to merge two columns into one in csv format (Python Pandas)?如何以 csv 格式（Python Pandas）将两列合并为一列？
【发布时间】：2016-06-27 08:49:52
【问题描述】：

我从 html 中抓取了一个表格并将其解析为一个 csv 文件。然而，网络上表格的格式在中间发生了变化，但它们并没有更新前面的行，因此不推荐使用某些列。看起来像这样：

红框中的两列已弃用，应将其删除，而右侧的两列应替换它们。我将如何在 Pandas 中执行此操作？

爬取后的 csv 文件如下所示：

简而言之，我想从某一行删除一些列，然后替换它们。

【问题讨论】：

标签： python csv pandas

【解决方案1】：

我也遇到过类似的问题，在pandas之外解决了，然后合并了这两种行对应的dataframes：

A = []
B = []

with open(your_file) as f:
    for line in f:
        if len(line.split(your_separator)) == expected_number_of_columns:
            A.append(line.split(your_separator))

        else:
            B.append(line.split(your_separator))

在这里，您在列表 A 和 B 的两个列表中存储了与您的 csv 文件中的两种格式相对应的行。

A = pd.DataFrame(A,columns = list_of_columns)
B = pd.DataFrame(B,columns = list_of_columns_2).drop(columns_to_drop,1)
df = pd.concat([A,B]).reset_index(drop = True)

【讨论】：

预期列数应该是截断后的列数？编辑：nvm 它应该是原来的。
是的，A 存储格式正确的 csv 部分（请注意，此代码仅在您有两种格式时才有效，否则您必须添加其他 if 条件）。