连接每行值直到python数据框中的NaN值答案

【问题标题】：Concatenating each row values until a NaN value in a python dataframe连接每行值直到python数据框中的NaN值
【发布时间】：2022-01-12 17:55:43
【问题描述】：

我对python很陌生，我正在尝试找到解决以下问题的方法，如果有人知道此查询的解决方案，请提供帮助。

提前致谢！

我想连接每一行值直到一个 nan 值，然后将其存储为新列的相应行值。

以下是支持我的查询的示例：输入数据框如下：

df = pd.DataFrame({"student_name":['mike','maria','alex','mary','shirin'],"student_id":[1,2,3,4,5], "a1":[70,np.nan,64,78,79],"a2":[65,75,72,np.nan,61],"a3":[82,79,80,99,20],"a4":[90,34,56,89,67],"a5":[78,89,90,90,55],"a6":[55,78,88,77,84]})

我在下面附上了输入数据框的图片：

我的需要是：

我想连接列 a1...an 的每个对应行值，然后将值存储到标记列。 2）如果该行包含一个 nan 或一个空值，则连接应该在该值处停止。

对于上述输入数据帧，有 a1 到 a6 列，因此所需的输出如下图所示。

【问题讨论】：

您好，欢迎来到 SO。您也表明您正在努力解决您的问题，这对社区很重要。在我看来，做到这一点的最好方法是包含您目前拥有的基于 text 的源代码版本，即使它工作不正常。除了错过一些尝试演示之外，您的问题对我来说似乎很好。

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

这是一种适用于 DataFrame 的快速 Python 3 解决方案（假设使用此代码 sn-p，您的表整体上不会为空）

# ... following your code up to df= padas.DataFrame() line 

tags_ = []
for rowIndex in range(len(df[df.columns[0]])):
    tag_ = ""
    for col in df:
        if col.startswith('a'):
            try: tag_ += str(int(df[col][rowIndex]))
            except: break
    tags_.append(tag_)

df.insert(len(df.columns), "tag_", tags_)

在这里，tags_ 只是一个列表，用于存储每行的字符串连接值，直到遇到 numpy.nan（尽管代码没有专门检查它）嵌套循环遍历 DataFrame 的每一行和每一列，并且需要非空 DataFrame 列来确保在初始 rowIndex for 循环中识别其中的行。

df.insert(<location>, <column_name>, <values>) 最终插入所需的 tag_ 列作为 DataFrame 的结束列。

希望对您有所帮助！欢迎对它进行任何更正。

【讨论】：