用 NaN 连接 pandas 中的两列

Question

我有一个这样的数据框

df = (pd.DataFrame({'ID': ['ID1', 'ID2', 'ID3'], 
                        'colA': ['A', 'B', 'C'], 
                        'colB': ['D', np.nan, 'E']}))

df

    ID  colA   colB
0   ID1 A      D
1   ID2 B      NaN
2   ID3 C      E

我想合并两列，但如果 B 列为 NaN，则仅保留 A 列。因此预期输出是

    ID  colA    colB    colC
0   ID1 A       D       A_D
1   ID2 B       NaN     B
2   ID3 C       E       C_E

Answer 1

想法是将 _ 添加到带有 _ 的第二列，因此在用空字符串替换缺失值后不会添加 _ 缺失值：

df['colC'] = df['colA'] + ('_' + df['colB']).fillna('')
print (df)
    ID colA colB colC
0  ID1    A    D  A_D
1  ID2    B  NaN    B
2  ID3    C    E  C_E

如果不确定缺失值在哪里（colA 或 colB）：

df['colC'] = (df['colA'].fillna('') + '_' + df['colB'].fillna('')).str.strip('_')

也可以单独测试每一列：

m1 = df['colA'].isna()
m2 = df['colB'].isna()

df['colC'] = np.select([m1, m2, m1 & m2], 
                        [df['colB'], df['colA'], np.nan], 
                        default=df['colA'] + '_' + df['colB'])
print (df)

    ID colA colB colC
0  ID1    A    D  A_D
1  ID2    B  NaN    B
2  ID3  NaN    E    E
3  ID4  NaN  NaN  NaN

Answer 2

使用 Series.str.cat() 访问器。

sep='_' - 两个字符串之间的分隔符。
na_rep='' - 要忽略 NaN 值，用 None 或字符串值替换空值。
str.replace('_$', '')- 删除末尾的下划线。

例如

import pandas as pd
import numpy as np

df = (pd.DataFrame({'ID': ['ID1', 'ID2', 'ID3'],
                        'colA': ['A', 'B', 'C'],
                        'colB': ['D', np.nan, 'E']}))


df['colC']= df.colA.str.cat(df.colB,sep="_",na_rep='').str.replace('_$', '')
print(df)

O/P:

    ID colA colB colC
0  ID1    A    D  A_D
1  ID2    B  NaN    B
2  ID3    C    E  C_E

Answer 3

从 Datanovice 的那里了解到：

df['col_c'] = df[['colA', 'colB']].stack().groupby(level=0).agg('_'.join)
df

    ID  colA    colB    col_c
0   ID1 A       D       A_D
1   ID2 B       NaN     B
2   ID3 C       E       C_E

用 NaN 连接 pandas 中的两列

Concatenate two columns in pandas with NaN

python

nan

dataframe

python-3.x

pandas