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python - 将 Pandas DataFrame 中的列值与 "NaN"值连接起来

coder 2023-08-17 原文

我正在尝试将 Pandas DataFrame 列与 NaN 值连接起来。

In [96]:df = pd.DataFrame({'col1' : ["1","1","2","2","3","3"],
                'col2'  : ["p1","p2","p1",np.nan,"p2",np.nan], 'col3' : ["A","B","C","D","E","F"]})

In [97]: df
Out[97]: 
  col1 col2 col3
0    1   p1    A
1    1   p2    B
2    2   p1    C
3    2  NaN    D
4    3   p2    E
5    3  NaN    F

In [98]: df['concatenated'] = df['col2'] +','+ df['col3']
In [99]: df
Out[99]: 
  col1 col2 col3 concatenated
0    1   p1    A         p1,A
1    1   p2    B         p2,B
2    2   p1    C         p1,C
3    2  NaN    D          NaN
4    3   p2    E         p2,E
5    3  NaN    F          NaN

对于此示例，我想分别获取“D”和“F”，而不是“串联”列中的“NaN”值？

最佳答案

我不认为你的问题是微不足道的。但是，这里有一个使用 numpy 向量化的解决方法:

In [49]: def concat(*args):
    ...:     strs = [str(arg) for arg in args if not pd.isnull(arg)]
    ...:     return ','.join(strs) if strs else np.nan
    ...: np_concat = np.vectorize(concat)
    ...: 

In [50]: np_concat(df['col2'], df['col3'])
Out[50]: 
array(['p1,A', 'p2,B', 'p1,C', 'D', 'p2,E', 'F'], 
      dtype='|S64')

In [51]: df['concatenated'] = np_concat(df['col2'], df['col3'])

In [52]: df
Out[52]: 
  col1 col2 col3 concatenated
0    1   p1    A         p1,A
1    1   p2    B         p2,B
2    2   p1    C         p1,C
3    2  NaN    D            D
4    3   p2    E         p2,E
5    3  NaN    F            F

[6 rows x 4 columns]

关于python - 将 Pandas DataFrame 中的列值与 "NaN"值连接起来，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23444858/

DataFrameamp3934colpythonpandasconcatenation

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