合并单个 pandas 数据框中的两列

Question

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame({'id': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],'A': [1,2, np.NaN, np.NaN], 'A1': [np.NaN, np.NaN, 3,4]})

我希望将 A1 合并到 A（删除 A1）中，结果应该是：

df = pd.DataFrame({'id': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4],'A': [1,2, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN, 3,4]})

感谢任何帮助。

Answer 1

您可以concat两列：

pd.concat([df[['id', 'A']], df[['id', 'A1']].rename(columns={'A1': 'A'})],
          ignore_index=True)

或者melt rename / drop ：

df.melt('id').rename({'value': 'A'}).drop(columns='variable')

output：

    id    A
0  0.1  1.0
1  0.2  2.0
2  0.3  NaN
3  0.4  NaN
4  0.1  NaN
5  0.2  NaN
6  0.3  3.0
7  0.4  4.0

Answer 2

一种选择是使用pyjanitor的pivot_longer ； 列有一个模式，它们都以A开头，我们可以在重塑中利用它来发挥我们的优势：

# pip install pyjanitor
import janitor
import pandas as pd
df.pivot_longer('id', names_to = 'A', names_pattern=['A'])

    id    A
0  0.1  1.0
1  0.2  2.0
2  0.3  NaN
3  0.4  NaN
4  0.1  NaN
5  0.2  NaN
6  0.3  3.0
7  0.4  4.0