如何合并或连接具有不同长度和空值的 Pandas 系列？

Question

我有许多以空白作为某些值的系列。像这样的东西import pandas as pdserie_1 = pd.Series(['a','','b','c','',''])serie_2 = pd.Series(['','d','','','e','f','g'])每个series过滤blank是没有问题的，像serie_1 = serie_1[serie_1 != '']但是，当我将它们组合在一个 df 中时，无论是从它们构建 df 还是构建两个单列 df 并连接它们，我都没有获得我正在寻找的东西。我正在寻找这样的表：      col1 col20   a   d1   b   e2   c   f3   nan g但我正在获得这样的东西0   a   nan1   nan d2   b   nan3   c   nan4   nan e5   nan f6   nan g我怎样才能得到我要找的桌子？

Answer 1

如果我理解正确的话，这是一种方法：

pd.concat([

    serie_1[lambda x: x != ''].reset_index(drop=True).rename('col1'),

    serie_2[lambda x: x != ''].reset_index(drop=True).rename('col2')

], axis=1)

   col1  col2

0   a    d

1   b    e

2   c    f

3   NaN  g

逻辑是：选择非空条目（使用 lambda 表达式）。从 0 重新开始索引编号（使用重置索引）。设置列名（重命名）。创建一个宽表（合并函数中的 axis=1）。

Answer 2

一种使用方式pandas.concat：

ss = [serie_1, serie_2]

df = pd.concat([s[s.ne("")].reset_index(drop=True) for s in ss], 1)

print(df)

输出：

     0  1

0    a  d

1    b  e

2    c  f

3  NaN  g

Answer 3

在创建这样的数据框之前，我会过滤掉空白值：

import pandas as pd

def filter_blanks(string_list):

    return [e for e in string_list if e]

serie_1 = pd.Series(filter_blanks(['a','','b','c','','']))

serie_2 = pd.Series(filter_blanks(['','d','','','e','f','g']))

pd.concat([serie_1, serie_2], axis=1)

结果是：

    0   1

0   a   d

1   b   e

2   c   f

3   NaN g