在 pandas 中将多列合并为一列 [英] merging multiple columns into one columns in pandas

问题描述

我有一个名为ref（第一个数据帧）的数据帧，其列为c1，c2，c3和c4。

I have a dataframe called ref(first dataframe) with columns c1, c2 ,c3 and c4.

ref= pd.DataFrame([[1,3,.3,7],[0,4,.5,4.5],[2,5,.6,3]], columns=['c1','c2','c3','c4'])
print(ref)
   c1  c2   c3   c4
0   1   3  0.3  7.0
1   0   4  0.5  4.5
2   2   5  0.6  3.0

我想创建一个新列，即c5（第二个数据帧），其中包含所有值

I wanted to create a new column i.e, c5 ( second dataframe) that has all the values from columns c1,c2,c3 and c4.

我尝试了concat，合并了列，但是我无法使它工作。

I tried concat, merge columns but i cannot get it work.

请让我知道您是否有解决方案？

Please let me know if you have a solutions?

推荐答案

您可以使用 堆栈 用于从 DataFrame 系列 >，然后 concat 还原为原始

You can use unstack for creating Series from DataFrame and then concat to original:

print (pd.concat([ref, ref.unstack().reset_index(drop=True).rename('c5')], axis=1))
     c1   c2   c3   c4   c5
0   1.0  3.0  0.3  7.0  1.0
1   0.0  4.0  0.5  4.5  0.0
2   2.0  5.0  0.6  3.0  2.0
3   NaN  NaN  NaN  NaN  3.0
4   NaN  NaN  NaN  NaN  4.0
5   NaN  NaN  NaN  NaN  5.0
6   NaN  NaN  NaN  NaN  0.3
7   NaN  NaN  NaN  NaN  0.5
8   NaN  NaN  NaN  NaN  0.6
9   NaN  NaN  NaN  NaN  7.0
10  NaN  NaN  NaN  NaN  4.5
11  NaN  NaN  NaN  NaN  3.0

用于创建 Series 的替代解决方案是 df 到 numpy array ，由 值 ，然后通过 ravel ：

Alternative solution for creating Series is convert df to numpy array by values and then reshape by ravel:

    print (pd.concat([ref, pd.Series(ref.values.ravel('F'), name='c5')], axis=1))
         c1   c2   c3   c4   c5
    0   1.0  3.0  0.3  7.0  1.0
    1   0.0  4.0  0.5  4.5  0.0
    2   2.0  5.0  0.6  3.0  2.0
    3   NaN  NaN  NaN  NaN  3.0
    4   NaN  NaN  NaN  NaN  4.0
    5   NaN  NaN  NaN  NaN  5.0
    6   NaN  NaN  NaN  NaN  0.3
    7   NaN  NaN  NaN  NaN  0.5
    8   NaN  NaN  NaN  NaN  0.6
    9   NaN  NaN  NaN  NaN  7.0
    10  NaN  NaN  NaN  NaN  4.5
    11  NaN  NaN  NaN  NaN  3.0

这篇关于在 pandas 中将多列合并为一列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！