Pandas 将所有列的值连接到一个新的列列表中

Question

我正在尝试将我所有的列合并到一个新列中。串联的值应存储在列表中。

我的数据框：

df = pd.DataFrame({'A': ['1', '2', nan], 
                   'B': [nan, '5', nan], 
                   'C': ['7', nan, '9']})

期望的输出：

df:

A   B   C   concat_col
1   nan 7   [1,7]
2   5   nan [2,5]
nan nan 9   [9]

我尝试了什么：

df['concat'] = pd.Series(df.fillna('').values.tolist()).str.join(',')

我得到的输出：

A   B   C   concat_col
1   nan 7   1,,7
2   5   nan 2,5,,
nan nan 9   ,,9

Answer 1

以下代码应该有效：

df['concat_col']=df.apply(lambda row: row.dropna().tolist(), axis=1)

Answer 2

您可以使用列表理解，利用 np.nan != np.nan:

df['D'] = [[i for i in row if i == i] for row in df.values]

print(df)

     A    B    C       D
0    1  NaN    7  [1, 7]
1    2    5  NaN  [2, 5]
2  NaN  NaN    9     [9]

与直觉相反，这比 Pandas 方法更有效：

df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True)

%timeit df.apply(lambda row: row.dropna().tolist(), axis=1)  # 8.25 s
%timeit [[i for i in row if i == i] for row in df.values]    # 55.6 ms

Pandas 将所有列的值连接到一个新的列列表中

Pandas concatenate values of all column into a new column list

python

concat

pandas