当我们想要在两列之间连接字符串时，如何设置sep的条件？

Question

我想知道是否有一种方法可以在我提到的数据帧的两列中的字符串之间连接：在pandas dataframe中组合两列文本，但似乎我找不到满足我需要的解决方案。假设我有一个包含两列的数据框：第一列和第二列。所以第三列应该是这样的：

df['Third'] = df.First.astype(str).str.cat(df.Second.astype(str), sep=',')

通常，当这两列是string时，连接效果很好，但在我的例子中，第一列和第二列有时可以包含NaN

因此，有没有一种方法可以在sep上设置条件，以确定是否需要在case中输入，例如：如果df['First']='First'和df['Second']=NaN，那么df['Third']='First'结尾不带a。如果df['first']=NaN，df['Second']=Second'，则df['Third']=Second'，在字符串开头，不带a。

我怎样才能做到这一点？任何帮助都将不胜感激。非常感谢。

Answer 1

lambda和应用程序变得混乱，所以为了清楚起见，您可能需要抽象出一个函数：

def my_join(a,b):
    if a != NaN and b != NaN: return a + ',' + b
    elif a == NaN return b
    else return a

df['Third'] = df.apply(lambda x: my_join(x.First, x.Second))

Answer 2

不知道这有多有效，或者是否有更好的方法。

如果数据框中只有first和second列：

df["third"] = df.apply(
    lambda row: ",".join([x for x in row if not pd.isna(x)]),
    axis=1
)

如果还有其他列：

df["third"] = df.apply(
    lambda row: ",".join([x for x in row[["first", "second"]] if not pd.isna(x)]),
    axis=1
)