如何将 DataFrame 列的非空条目合并到新列中？

Question

我正在尝试创建一个新列，其中包含过去非空列的所有条目的列表。

我希望能够生成所需的列，而不必遍历每一行。

  col1   col2   col3   output       

  a      NaN    b      [a,b]        

  c      d      e      [c,d,e]      

  f      g      NaN    [f,g]        

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

使用DataFrame.agg调用dropna和tolist：df.agg(lambda x: x.dropna().tolist(), axis=1)0       [a, b]1    [c, d, e]2       [f, g]dtype: object如果您需要逗号分隔的字符串，请使用str.cat或str.join：df.agg(lambda x: x.dropna().str.cat(sep=','), axis=1)# df.agg(lambda x: ','.join(x.dropna()), axis=1)0      a,b1    c,d,e2      f,gdtype: object如果性能很重要，我建议使用列表理解：df['output'] = [x[pd.notna(x)].tolist() for x in df.values]df  col1 col2 col3     output0    a  NaN    b     [a, b]1    c    d    e  [c, d, e]2    f    g  NaN     [f, g]这是有效的，因为您的 DataFrame 由字符串组成。

Answer 2

使用 for 循环df['New']=[[y for y in x if y == y ] for x in df.values.tolist()]dfOut[654]:   col1 col2 col3        New0    a  NaN    b     [a, b]1    c    d    e  [c, d, e]2    f    g  NaN     [f, g]或stack与groupbydf['New']=df.stack().groupby(level=0).agg(list)dfOut[659]:   col1 col2 col3        New0    a  NaN    b     [a, b]1    c    d    e  [c, d, e]2    f    g  NaN     [f, g]

Answer 3

试试这个：df['output'] = df.apply(lambda x: x.dropna().to_list(), axis=1)