如何合并同一数据框的多列

Question

如何将多个列值合并到同一数据框的一列中，并获得具有唯一值的新列。

 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，删除dropna 的缺失值和drop_duplicates 的重复值：

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 nans 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