python – 将多个字符串值合并到一个df列中

发布时间：2020-12-20 11:06:28 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：道歉我多次尝试透过SO一直都是徒劳的.我需要以下方面的帮助：我的df如下： import pandas as pddf = pd.DataFrame({'subject' : ['Eng','Math','Science'],'role' : ['Teacher','','Dr'],'ID' : ['123','444','NaN'] }) print(df) ID role subject0 123 Tea

道歉我多次尝试透过SO一直都是徒劳的.我需要以下方面的帮助：

我的df如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'subject' : ['Eng','Math','Science'],'role' : ['Teacher','','Dr'],'ID' : ['123','444','NaN'] })
 print(df)

    ID  role    subject
0   123 Teacher Eng
1   444         Math
2   NaN Dr      Science

由于这可能是未经验证的数据,我通常会做的(在excel boo中)是创建一个备注字段,该字段聚合数据并且不会在上载时损坏任何好的数据.

所以我一直在玩itterrows试图循环通过df并将字段合并为一个.需要注意的是,我需要使用/ n来分隔同一列中的值(CHAR(10)for excel buffs)

所以我试过..

for index,row in df2.iterrows():
if row['ID'] and row['subject] and row['role'] == "": #search row for any data while leaving out blanks
    row['C_MEMO'] = row[['ID','subject','role']]
else:
    pass

但这不是真的有效,任何建议/帮助将不胜感激.

我想要的输出：

ID        role      subject C_MEMO
0   123     Teacher     Eng     123,Teacher
                                Eng

1   444                 Math    444,Math

2   NaN     Dr          Science Dr,Science

要考虑的事项：

我正在使用多种数据类型.

我很高兴将新输出作为字符串.

解决方法

使用：

#first replace values
df = df.replace(['','NaN'],np.nan)
df["C_MEMO"] = df.apply(lambda x: 'n'.join(x.dropna()),axis=1)

或者,如果缺少的值只是字符串：

df["C_MEMO"] = df.apply(lambda x: 'n'.join(x[~x.isin(['','NaN'])]),axis=1)

print(df)
   subject     role   ID             C_MEMO
0      Eng  Teacher  123  EngnTeachern123
1     Math      NaN  444          Mathn444
2  Science       Dr  NaN        SciencenDr

（编辑：李大同）

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