合并Dataframe（熊猫）中的所有列-python3 [重复]答案

【问题标题】：combine all columns in Dataframe (pandas) - python3 [duplicate]合并Dataframe（熊猫）中的所有列-python3 [重复]
【发布时间】：2023-04-10 14:22:01
【问题描述】：

我正在尝试将所有列中的所有数据合并为一列。像这样：

A B C                X
1 2 3               123
3 2 1      -->      321 
5 6 7               567

请记住，我们不知道列数和行数。

我尝试这样解决它，但它不起作用。

db.assign(sum = db.apply(''.join, axis = 1)).drop([db.index], axis = 1)

提前致谢

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

这行得通吗？

df.astype(str).sum(axis=1).astype(int)

给定：

df = pd.DataFrame({'A':[1,3,5],'B':[2,2,6],'C':[3,1,7]})

结果：

   A  B  C    X
0  1  2  3  123
1  3  2  1  321
2  5  6  7  567

【讨论】：

很酷的一个（已经赞成），但字符串连接很慢，这会为每个连接构建一个新字符串。对于大型 dfs 可能效率不高
@Chester 我同意！还有更有效的方法。
df.astype(str).agg(''.join, axis=1) 可能更快， sum 执行成对连接（因为字符串是不可变的）。

【解决方案2】：

我们可以使用np.geomspace 和df.mul 然后df.sum

c = df.shape[1]
end = 10**(c-1)
df['X'] = df.mul(np.geomspace(end, 1, num=c)).sum(1)

   A  B  C      X
0  1  2  3  123.0
1  3  2  1  321.0
2  5  6  7  567.0

时间分析：

基准设置：

vals = np.random.randint(2, 10, (100_000, 6))
df = pd.DataFrame(vals)

In [93]: %%timeit
    ...: df.astype(str).sum(axis=1).astype(int)
    ...: 
    ...: 
419 ms ± 3.63 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [94]: %%timeit
    ...: c = df.shape[1]
    ...: end = 10**(c-1)
    ...: df.mul(np.geomspace(end, 1, num=c)).sum(1)
    ...: 
    ...: 
8.02 ms ± 170 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

【讨论】：

在这里使用算术非常优雅，干得好！
这是一个经过深思熟虑的技巧！