Question

如何将多个列值合并到同一数据框的一列中并获取具有唯一值的新列。

 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

输出：

Column A
a
a
b
c
1
3
6
7
2
4
5
8

Answer 1

使用unstack或melt进行整形，用dropna删除missinf值，用drop_duplicates删除重复项：

df1 = df.unstack().dropna().drop_duplicates().reset_index(drop=True).to_frame('A')

df1 = df.melt(value_name='A')[['A']].dropna().drop_duplicates().reset_index(drop=True)
print (df1)
    A
0   a
1   b
2   c
3   1
4   3
5   6
6   7
7   2
8   4
9   5
10  8

Answer 2

如果您可以使用numpy，这是另一种方法。这将处理原始数据帧中的nan或空字符串，并且比unstack快一点或融化。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Column1': ['a', 'a', 'b', 'c'],
                   'Column2': [1, 3, 6, 7],
                   'Column3': [2, 4, 7, 7],
                   'Column4': [3, 5, 8, np.nan],
                   'Column5': [4, '', '', np.nan]})

u = pd.unique(df.values.flatten(order='F'))
u = u[np.where(~np.isin(u, ['']) & ~pd.isnull(u))[0]]
df1 = pd.DataFrame(u, columns=['A'])

print(df1)

    A
0   a
1   b
2   c
3   1
4   3
5   6
6   7
7   2
8   4
9   5
10  8

如何合并同一数据框的多列

2 个答案: