如何将多组列转换为熊猫中的单列？

Question

我想将dataFrame（ azi_0，azi_0，dist_0 ）转换为dataframe（ df ）中的dist_47 ）如 new_df 吗？

Azi = [f"Azi_{i}" for i in range(47)]  
dist = [f"Dist_{i}" for i in range(47)]

样本数据框， df ：

：

current_sim_az_obj1	current_sim_distance_r_obj1	Azimuth	距离
-60	3.950372041	-59.73007665	0
-60	6.950372041	“	输出
	，	-59.89004647
8.950372041-		​	7.765
​	new_df	预期 59.64009363	8.345
-60	8.950372041	-59.58010495	8.425
-60	8.950372041	-59.58010495	8.425
-55	2.38397709	-55.06095763	3.14
-55	2.38397709	-55.21092934	3.065
-55	2.38397709	-55.21092934	3.065
-55	2.38397709	-55.2609199	3.03
-55	2.38397709	-55.2609199	3.03
-55	2.38397709	-55.2609199	3.03
-55	2.38397709	-55.2609199	3.03
-55	2.38397709	-55.03096329	3.105
-55	2.38397709	-55.03096329	2.38397709
-55	2.38397709	-55.27091802	3.12
-55	2.38397709	-55.27091802	3.12
-5555	3.09	​	-55.8508086
​	​	​	​
​	​	​	​
​	2.38397709	-55.8508086	3.09
-55	2.38397709	-55.57086142	3.065
-55	2.38397709	-55.57086142	3.065

如何将几列结合到单列中？

Answer 1

您本质上是在询问如何将某些DF列的值合并为一个列 - 您可以这样做：

from random import choice
import pandas as pd

# all azimuth names
azi_names = [f"Azi_{i}" for i in range(5)]  

# all distance names
dist_names = [f"Dist_{i}" for i in range(5)]

df = pd.DataFrame(columns = azi_names + dist_names)

# put some values in
for i in range(20):
    k = choice(range(5))
    df = df.append({f"Azi_{k}": i, f"Dist_{k}": i}, ignore_index=True)

print(df)

随机创建的融合：

    Azi_0  Azi_1  Azi_2  Azi_3  Azi_4  Dist_0  Dist_1  Dist_2  Dist_3  Dist_4
0     NaN    NaN    NaN    0.0    NaN     NaN     NaN     NaN     0.0     NaN
1     NaN    1.0    NaN    NaN    NaN     NaN     1.0     NaN     NaN     NaN
2     2.0    NaN    NaN    NaN    NaN     2.0     NaN     NaN     NaN     NaN
3     NaN    NaN    3.0    NaN    NaN     NaN     NaN     3.0     NaN     NaN
4     NaN    4.0    NaN    NaN    NaN     NaN     4.0     NaN     NaN     NaN
5     NaN    NaN    NaN    NaN    5.0     NaN     NaN     NaN     NaN     5.0
6     6.0    NaN    NaN    NaN    NaN     6.0     NaN     NaN     NaN     NaN
7     NaN    7.0    NaN    NaN    NaN     NaN     7.0     NaN     NaN     NaN
8     NaN    8.0    NaN    NaN    NaN     NaN     8.0     NaN     NaN     NaN
9     9.0    NaN    NaN    NaN    NaN     9.0     NaN     NaN     NaN     NaN
10    NaN    NaN   10.0    NaN    NaN     NaN     NaN    10.0     NaN     NaN
11   11.0    NaN    NaN    NaN    NaN    11.0     NaN     NaN     NaN     NaN
12   12.0    NaN    NaN    NaN    NaN    12.0     NaN     NaN     NaN     NaN
13    NaN    NaN   13.0    NaN    NaN     NaN     NaN    13.0     NaN     NaN
14    NaN   14.0    NaN    NaN    NaN     NaN    14.0     NaN     NaN     NaN
15    NaN    NaN    NaN   15.0    NaN     NaN     NaN     NaN    15.0     NaN
16    NaN    NaN    NaN    NaN   16.0     NaN     NaN     NaN     NaN    16.0
17    NaN    NaN   17.0    NaN    NaN     NaN     NaN    17.0     NaN     NaN
18    NaN    NaN    NaN    NaN   18.0     NaN     NaN     NaN     NaN    18.0
19    NaN    NaN    NaN   19.0    NaN     NaN     NaN     NaN    19.0     NaN

仅保留您使用的填充价值

df2 = pd.DataFrame()

# propagates values and chooses first
df2["AZI"] = df[azi_names].bfill(axis=1).iloc[:, 0]
df2["DIS"] = df[dist_names].bfill(axis=1).iloc[:, 0]

print(df2)

来使您合并新的DF：

     AZI   DIS
0    0.0   0.0
1    1.0   1.0
2    2.0   2.0
3    3.0   3.0
4    4.0   4.0
5    5.0   5.0
6    6.0   6.0
7    7.0   7.0
8    8.0   8.0
9    9.0   9.0
10  10.0  10.0
11  11.0  11.0
12  12.0  12.0
13  13.0  13.0
14  14.0  14.0
15  15.0  15.0
16  16.0  16.0
17  17.0  17.0
18  18.0  18.0
19  19.0  19.0

属性：受 Erfan的答案 to coalescce“> coalesce "> coalesce actor”> a>

您可能需要对于您所显示的数据。