將Pandas數據框列值合並到新列中

Question

我正在與Pandas合作，我有一個數據框，可以在其中填充以下三個值之一：

ID_1    ID_2    ID_3
abc     NaN     NaN
NaN     def     NaN
NaN     NaN     ghi
NaN     NaN     jkl
NaN     mno     NaN
pqr     NaN     NaN

我的目標是將這三列合並到數據框中的新列中：

ID_1    ID_2    ID_3  Combined_ID
abc     NaN     NaN    abc
NaN     def     NaN    def
NaN     NaN     ghi    ghi
NaN     NaN     jkl    jkl
NaN     mno     NaN    mno
pqr     NaN     NaN    pqr

理想情況下，它只會找到第1到第3列中存在的任何非null值，但是我也可以連接起來，因為我們應該只為每行填充三個值之一。 謝謝。

df_note = pd.read_csv("NoteIds.csv")
df_note['Combined_ID'] = # ID_1 + ID_2 + ID_3

Answer 1

您可以使用求和將連接字符串值的屬性，因此可以調用fillna並傳遞一個空的str，並調用sum和傳遞param axis=1來按行求和：

In [26]:

df['Combined_ID'] = df.fillna('').sum(axis=1)
df
Out[26]:
  ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
0  abc  NaN  NaN         abc
1  NaN  def  NaN         def
2  NaN  NaN  ghi         ghi
3  NaN  NaN  jkl         jkl
4  NaN  mno  NaN         mno
5  pqr  NaN  NaN         pqr

如果您僅對這3列感興趣，則可以選擇它們：

In [39]:

df['Combined_ID'] = df[['ID_1','ID_2','ID_3']].fillna('').sum(axis=1)
df
Out[39]:
  ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
0  abc  NaN  NaN         abc
1  NaN  def  NaN         def
2  NaN  NaN  ghi         ghi
3  NaN  NaN  jkl         jkl
4  NaN  mno  NaN         mno
5  pqr  NaN  NaN         pqr

Answer 2

假設每行可以有一個以上的非NaN值。 仍然應該可以。

In [43]: df['Combined_ID'] = df.apply(
                lambda x : ''.join([e for e in x if isinstance(e, basestring)]),
                      axis=1)

對於每一行，提取字符串項並將其聯接。

In [44]: df
Out[44]:
  ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
0  abc  NaN  NaN         abc
1  NaN  def  NaN         def
2  NaN  NaN  ghi         ghi
3  NaN  NaN  jkl         jkl
4  NaN  mno  NaN         mno
5  pqr  NaN  NaN         pqr

我喜歡@EdChum的答案，看起來更具可讀性。

有趣的是，對於較小的數據， fillna('').sum(axis=1)方法非常昂貴。

In [45]: %timeit df.fillna('').sum(axis=1)
1000 loops, best of 3: 808 µs per loop

In [46]: %timeit df.apply(lambda x : ''.join([e for e in x if isinstance(e, basestring)]), axis=1)
1000 loops, best of 3: 285 µs per loop

僅適用於['ID_1','ID_2','ID_3']列

df[['ID_1','ID_2','ID_3']].apply(lambda_function)

Answer 3

其他方式：

df['Combined_ID'] = df.ID_1.fillna('') + df.ID_2.fillna('') + df.ID_3.fillna('')

輸出：

  ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
0  abc  NaN  NaN         abc
1  NaN  def  NaN         def
2  NaN  NaN  ghi         ghi
3  NaN  NaN  jkl         jkl
4  NaN  mno  NaN         mno
5  pqr  NaN  NaN         pqr