将2列中的值合并为pandas数据框中的单个列
我正在寻找一种行为与T-SQL中的合并类似的方法。我有2列（列A和B）稀疏地填充在pandas数据框中。我想使用以下规则创建一个新列：
- 如果A列中的值 不为null ，则将该值用于新C列
- 如果A列中的 值为null ，则将B列中的值用于新C列
就像我提到的那样，这可以通过合并功能在MS SQL Server中完成。我还没有找到一个好的pythonic方法。是否存在？
问题答案：
使用Combine_first（）：
In [16]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 2)), columns=list('ab'))
In [17]: df.loc[::2, 'a'] = np.nan
In [18]: df
Out[18]:
a b
0 NaN 0
1 5.0 5
2 NaN 8
3 2.0 8
4 NaN 3
5 9.0 4
6 NaN 7
7 2.0 0
8 NaN 6
9 2.0 5
In [19]: df['c'] = df.a.combine_first(df.b)
In [20]: df
Out[20]:
a b c
0 NaN 0 0.0
1 5.0 5 5.0
2 NaN 8 8.0
3 2.0 8 2.0
4 NaN 3 3.0
5 9.0 4 9.0
6 NaN 7 7.0
7 2.0 0 2.0
8 NaN 6 6.0
9 2.0 5 2.0
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很抱歉，我一直在做一项基本的任务，但我对python还不熟悉，所以请耐心听我说。 我试图将pandas数据框中的两个值合并到一个单独的列中。我试图将日期值与运动值结合起来。见下面的代码： 我希望最终输出包括新的列“date_sport_concat”w/串联值：
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问题内容： 有很多类似的问题，但没有一个专门针对此问题。 我有一个数据帧列表，我需要使用唯一列将它们合并在一起。字段名称不同，因此concat退出了。 我可以手动使用等将每个df逐一合并，但是问题是列表中数据帧的数量随用户输入而不同。 有什么合并方法可以一次性将所有数据帧合并到一个列表中？还是某些for in loop？ 我正在使用Python 2.7。 问题答案： 您可以使用函数where是数据
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问题内容： 我有一个这样的熊猫数据框： 我现在想做的是获取一个包含Column1和新columnA的新数据框。此columnA应该包含第2列-（to）n的所有值（其中n是从Column2到行尾的列数），如下所示： 我如何最好地解决这个问题？任何意见将是有益的。提前致谢！ 问题答案： 您可以按行调用pass ，然后将dtype转换为和： 在这里，我呼吁摆脱，但是我们需要再次强制转换为，这样我们才不会
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问题内容： 我正在使用下面的代码合并两个csv（数据帧）： 我有以下CSV文件 文件1： 文件2： 合并后 如果您注意到student_id的开头附加了0，应该将其视为文本，但是在合并并使用函数后，它将其转换为数字并删除了前导0。 即使在to_csv之后，如何将列保持为“文本”？ 我认为它的to_csv函数可以再次保存为数字添加了dtype = {‘student_id’：str}。 问题答案：
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问题内容： 我在Python中使用熊猫有数据框。其中两列分别命名为和。我想创建一个名为 的变量。 问题答案： 如果两个列都是字符串，则可以直接将它们连接起来： 如果其中一列（或两列）都不是字符串类型，则应首先将其转换为字符串， 这样做时要小心！ 如果需要连接多个字符串列，可以使用： 其中是分隔符。
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问题内容： 我肯定在这里错过了一些简单的事情。尝试在熊猫中合并具有相同列名的两个数据框，但右侧的数据框具有一些左侧没有的列，反之亦然。 我试着加入外部联接： 但这产生了： 我还指定了一个要连接的单列（例如on =“ id”），但是它复制了除“ id”以外的所有列，例如attr_1_x，attr_1_y，这并不理想。我也将整个列列表（有很多）传递给了“ on”： 产生： 我想念什么？我想获得一个带有