Question

我有这样的df：

ID1 ID2 Day Text1 Text2 Text3 ....
111 A   1   a     b     c
222 B   2   i     j     k
333 C   3   x     y     z

我的目标是创建一个包含Text1，Text2，Text3等所有值的新列。

ID1 ID2 Day Text1 Text2 Text3 ....  Text
111 A   1   a     b     c           a, b, c...
222 B   2                          
333 C   3   x           y           x, y, ....

我试过了：

list(zip(df.Text1,df.Text2,df.Text3,...)):

这样可行，但格式不合适。

并且：

df.apply(lambda x: ', '.join(x.astype(str)), axis=1):

这会提供所需的格式，但答案将包含所有字段。

最好的方法是什么？非常感谢！

Answer 1

矢量化解决方案：

In [65]: df['Text'] = df.filter(regex='^Text\d+').add(', ').sum(1).str.rstrip(', ')

In [66]: df
Out[66]:
   ID1 ID2  Day Text1 Text2 Text3     Text
0  111   A    1     a     b     c  a, b, c
1  222   B    2     i     j     k  i, j, k
2  333   C    3     x     y     z  x, y, z

Answer 2

您的代码非常接近。您只需在apply上使用df[text_cols]，其中text_cols是您要合并为新列的列的列表。

df['Text'] = df[text_cols].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)

Answer 3

还有一个矢量化join：

>>> df['Text'] = df.filter(regex='^Text\d+').sum(1).str.join(', ')
>>> df
   ID1 ID2  Day Text1 Text2 Text3     Text
0  111   A    1     a     b     c  a, b, c
1  222   B    2     i     j     k  i, j, k
2  333   C    3     x     y     z  x, y, z

Answer 4

其他解决方案很棒，我想提供一个使用cat（）函数的答案。

df['text'] = df[0].str.cat([df[i] for i in df.columns[1:]],sep=',')

希望有所帮助：）

Pandas将选定的列合并为1

4 个答案: