将三个 Float64 变量连接成一个变量答案

【问题标题】：Concatenate three Float64 variables into one variable将三个 Float64 变量连接成一个变量
【发布时间】：2018-10-21 15:44:24
【问题描述】：

我的 df 有很多变量，我只需要连接它的 3 个浮点变量：

    v1  v2  v3
0   2.0 NaN 1.0
1   1.0 1.0 1.0
2   NaN NaN 2.0
3   NaN NaN NaN
4   NaN NaN 2.0

df.dtypes()

v1          float64
v2          float64
v3          float64
dtype: object

我需要将所有 3 个变量连接到 df['concatenated'] 并得到这些结果：

    v1  v2  v3  concatenated
0   2.0 NaN 1.0 2.0_NaN_1.0
1   1.0 1.0 1.0 1.0_1.0_1.0
2   NaN NaN 2.0 NaN_NaN_2.0
3   NaN NaN NaN NaN_NaN_NaN
4   NaN NaN 2.0 NaN_NaN_2.0

【问题讨论】：

标签： python pandas string-concatenation

【解决方案1】：

如果NaNs 的大小写无关紧要，这就足够了：

df['concatenated'] = df.astype(str).apply('_'.join,1)
>>> df
    v1   v2   v3 concatenated
0  2.0  NaN  1.0  2.0_nan_1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0_1.0_1.0
2  NaN  NaN  2.0  nan_nan_2.0
3  NaN  NaN  NaN  nan_nan_nan
4  NaN  NaN  2.0  nan_nan_2.0

如果大小写很重要，那么您必须事先使用replace：

df['concatenated'] = df.astype(str).replace('nan','NaN').apply('_'.join,1)
>>> df
    v1   v2   v3 concatenated
0  2.0  NaN  1.0  2.0_NaN_1.0
1  1.0  1.0  1.0  1.0_1.0_1.0
2  NaN  NaN  2.0  NaN_NaN_2.0
3  NaN  NaN  NaN  NaN_NaN_NaN
4  NaN  NaN  2.0  NaN_NaN_2.0

【讨论】：

感谢您的解决方案，但是如何在您的代码中指定 3 个变量（v1、v2、v3），因为我正在处理整个数据集并且我需要再添加一列组合的 3 个变量？您的解决方案假定在我的数据框中我只有 3 个变量。
你可以这样指定：df['concatenated'] = df[['v1','v2','v3']].astype(str).replace('nan','NaN').apply('_'.join,1)