如何将 DataFrame 列的非空条目合并到新列中？

Question

我正在尝试创建一个新列，其中包含过去非空列的所有条目的列表。我希望能够生成所需的列，而不必遍历每一行。  col1   col2   col3   output         a      NaN    b      [a,b]          c      d      e      [c,d,e]        f      g      NaN    [f,g]        任何帮助将不胜感激。

Answer 1

使用DataFrame.agg调用dropna和tolist：

df.agg(lambda x: x.dropna().tolist(), axis=1)

0       [a, b]

1    [c, d, e]

2       [f, g]

dtype: object

如果您需要逗号分隔的字符串，请使用str.cat或str.join：

df.agg(lambda x: x.dropna().str.cat(sep=','), axis=1)

# df.agg(lambda x: ','.join(x.dropna()), axis=1)

0      a,b

1    c,d,e

2      f,g

dtype: object

如果性能很重要，我建议使用列表理解：

df['output'] = [x[pd.notna(x)].tolist() for x in df.values]

df

  col1 col2 col3     output

0    a  NaN    b     [a, b]

1    c    d    e  [c, d, e]

2    f    g  NaN     [f, g]

这是有效的，因为您的 DataFrame 由字符串组成。

Answer 2

使用 for 循环

df['New']=[[y for y in x if y == y ] for x in df.values.tolist()]

df

Out[654]: 

  col1 col2 col3        New

0    a  NaN    b     [a, b]

1    c    d    e  [c, d, e]

2    f    g  NaN     [f, g]

或stack与groupby

df['New']=df.stack().groupby(level=0).agg(list)

df

Out[659]: 

  col1 col2 col3        New

0    a  NaN    b     [a, b]

1    c    d    e  [c, d, e]

2    f    g  NaN     [f, g]

Answer 3

试试这个：

df['output'] = df.apply(lambda x: x.dropna().to_list(), axis=1)