Pandas 从列名列表中获取数据

Question

我有一个 pandas dataframe: df和列名列表： 像这样的columns ：

df = pd.DataFrame({
    'A': ['b','b','c','d'],
    'C': ['b1','b2','c1','d2'],
    'B': list(range(4))})

columns = ['A','B']

现在我想在一个系列中从 dataframe 的这些列中获取所有数据，如下所示：

b
0
b
1
c
2
d
4

这是我尝试过的：

srs = pd.Series()
srs.append(df[column].values for column in columns)

但它抛出了这个错误：

TypeError: 无法连接类型为“<class 'generator'>' 的 object； 只有 Series 和 DataFrame 对象有效

我该如何解决这个问题？

Answer 1

我认为您可以使用numpy.ravel ：

srs = pd.Series(np.ravel(df[columns]))
print (srs)
0    b
1    0
2    b
3    1
4    c
5    2
6    d
7    3
dtype: object

或DataFrame.stack与Series.reset_index和drop=True ：

srs = df[columns].stack().reset_index(drop=True)

如果可以更改订单，请使用DataFrame.melt ：

srs = df[columns].melt()['value']
print (srs)
0    b
1    b
2    c
3    d
4    0
5    1
6    2
7    3
Name: value, dtype: object

Answer 2

你可以这样做：

from itertools import chain

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': ['b','b','c','d'],
    'C': ['b1','b2','c1','d2'],
    'B': list(range(4))})

columns = ['A','B']

res = pd.Series(chain.from_iterable(df[columns].to_numpy()))
print(res)

Output

0    b
1    0
2    b
3    1
4    c
5    2
6    d
7    3
dtype: object