将 pandas 数据帧列值合并到新列中 [英] Combine Pandas data frame column values into new column

问题描述

我正在和熊猫一起工作，我有一个数据框架，我们可以填充三个值之一：

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

我的目标是将这三列合并到数据框中的新列：

  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 
  

理想情况下，找到列1到3中存在的任何非空值，但是我也可以连接，因为我们只应该为每一行填充三个。谢谢。

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




解决方案

求和将连接字符串值，因此您可以调用 fillna ，并传递一个空的str和调用 sum 并通过参数 axis = 1 以行顺序排列：

 在[26]中：
 
 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 
  

如果您只对这3列感兴趣，您可以选择它们：

 在[39]中：
 
 df ['Combined_ID'] = df [['ID_1'，'ID_2' ，'ID_3']]。fillna（''）。sum（axis = 1）
 df 
输出[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 
  




I'm working with Pandas and I have a data frame where we can have one of three values populated:

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

And my goal is to combine these three columns into a new columns in my data frame:

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

Ideally it would just find whatever not null value exists in columns 1 through 3, but I could also concatenate since we should only have one of the three populated for each row. Thanks.

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

解决方案

You can use the property that summing will concatenate the string values, so you could call fillna and pass an empty str and the call sum and pass param axis=1 to sum row-wise:

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

If you're only interested in those 3 columns you can just select them:

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

这篇关于将 pandas 数据帧列值合并到新列中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！