标签：python pandas dataframe list row

我有一个像这样的pandas数据框：

   Column1  Column2  Column3  Column4  Column5
 0    a        1        2        3        4
 1    a        3        4        5
 2    b        6        7        8
 3    c        7        7        

我现在要做的是获取一个包含Column1和新columnA的新数据帧.此列A应包含第2列的所有值 – (到)n(其中n是从Column2到行尾的列数),如下所示：

  Column1  ColumnA
0   a      1,2,3,4
1   a      3,4,5
2   b      6,7,8
3   c      7,7

我怎样才能最好地解决这个问题？任何意见将是有益的.提前致谢！

解决方法:

您可以调用apply pass axis = 1来逐行应用,然后将dtype转换为str并加入：

In [153]:
df['ColumnA'] = df[df.columns[1:]].apply(
    lambda x: ','.join(x.dropna().astype(str)),
    axis=1
)
df

Out[153]:
  Column1  Column2  Column3  Column4  Column5  ColumnA
0       a        1        2        3        4  1,2,3,4
1       a        3        4        5      NaN    3,4,5
2       b        6        7        8      NaN    6,7,8
3       c        7        7      NaN      NaN      7,7

在这里我调用dropna来摆脱NaN,但是我们需要再次强制转换为int,所以我们最终不会将float作为str.

标签：python,pandas,dataframe,list,row
来源： https://codeday.me/bug/20190925/1817647.html

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