如何在熊猫中将两列合并为一列？答案

【问题标题】：How merge two columns into one column in pandas?如何在熊猫中将两列合并为一列？
【发布时间】：2020-05-28 16:50:17
【问题描述】：

基本上，我有两列要按照某些规则合并在一起。使用以下代码，我构建了一个类似的数据框。

primaryColumn = pd.Series(["Orange", np.nan, np.nan, "Cyan"])
secondaryColumn = pd.Series(["Red", "Green", np.nan, "Blue"])

pd.concat([secondaryColumn, primaryColumn], axis=1)

我基本上想保留第 1 列中的所有内容，将第 0 列中的所有内容带入以替换任何 nan 值，然后保留两列中的任何 nan 值。它应该产生一个包含这些值的列：

0 橙色 1 绿色 2 钠 3 青色

我尝试过合并和连接，但当然大多数功能是用于将数据框放在一起，而不是列。

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

这更像fillna

s=primaryColumn.fillna(secondaryColumn)
s
0    Orange
1     Green
2       NaN
3      Cyan
dtype: object

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个...

df.loc[df['1'].isnull(),'1'] = df['0']

【讨论】：

【解决方案3】：

fill forward 在列轴上

df.ffill(axis=1)

     0        1
0   Red     Orange
1   Green   Green
2    NaN    NaN
3   Blue    Cyan

【讨论】：

【解决方案4】：

假设您已将 2 个源系列连接到一个DataFrame，你有：

       0       1
0    Red  Orange
1  Green     NaN
2    NaN     NaN
3   Blue    Cyan

要生成第三列，定义一个函数来获取行中的最后一个有效值或 NaN：

def lastValid(row):
    ind = row[::-1].first_valid_index()
    return row[ind] if pd.notnull(ind) else np.nan

然后应用此函数，将结果保存在新列中：

df[2] = df.apply(lastValid, axis=1)

结果是：

       0       1       2
0    Red  Orange  Orange
1  Green     NaN   Green
2    NaN     NaN     NaN
3   Blue    Cyan    Cyan

或者如果你想覆盖 1 列，而不是创建新列，将 2 更改为 1。

当您有更多源列时，它也可以工作，这是唯一的详细信息取输出列的正确名称。

【讨论】：