合并 Pandas 数据框中的列答案

【问题标题】：Merge Columns in Pandas Dataframe合并 Pandas 数据框中的列
【发布时间】：2019-07-23 22:46:45
【问题描述】：

我有一个包含三列的数据框

Col1    Col2    Col3  Col4  Col 5
---------------------------------
Apple   None    192    abc   None
Banana  Banana  89     None  bcd
None    Cake    892    aaa   aaa

我想合并两列，即 Col1 和 Col2 以及 col1 和 col5 如果没有一列而另一列有值，则使用该值，如果两者都有值，则使用该值。
是否可以合并这样的列。

Col1    Col3     Col4
----------------------
Apple   192      abc
Banana  89       bcd
Cake    892      aaa

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用（如果 None 是字符串首先替换为 np.nan : df=df.replace('None',np.nan)）：

df_new=df.ffill().bfill()[['Col1','Col3']]
print(df_new)

     Col1  Col3
0   Apple   192
1  Banana    89
2  Banana   892

基于更新：

df.bfill(axis=1)[['Col1','Col3','Col4']]

     Col1 Col3 Col4
0   Apple  192  abc
1  Banana   89  bcd
2    Cake  892  aaa

【讨论】：

有没有办法提到要合并的列，因为我有五个列，1,2,3,4,5 并且想要合并 1and2,4and 5 并且输出为 1,3,5 .
@Constantine1991 如果您可以在示例中添加一些额外的列，这将很有帮助。 :)
更新问题
@Constantine1991 更新了答案，这行得通吗？

【解决方案2】：

创建您的映射 dict ，使用 first 执行 groupby

d={'Col1':'Col1','Col2':'Col1','Col3':'Col3','Col4':'Col4','Col5':'Col4'}
Yourdf=df.mask(df=='None').groupby(d,axis=1).first()
Out[88]: 
     Col1  Col3 Col4
0   Apple   192  abc
1  Banana    89  bcd
2    Cake   892  aaa

【讨论】：