如何在Python中生成每行非NaN值对应列名的逗号分隔字符串？

你的数据集如下：

import numpy as np
import pandas as pd

data = {
    'A': [1, np.nan, np.nan],
    'B': [2, np.nan, np.nan],
    'C': [np.nan, np.nan, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)

需要新增一列string，每一行的值是该行中非NaN值对应的列名组成的逗号分隔字符串，最终期望得到的结果为：

outcome = {
    'A': [1, np.nan, np.nan],
    'B': [2, np.nan, np.nan],
    'C': [np.nan, np.nan, 6],
    'string': ['A,B', '', 'C']
}

你找到的参考代码是针对值不为0的场景，只需做两处核心修改就能适配你的需求：

• 把判断条件从x[c] != 0改为pd.notna(x[c])，用于识别非NaN值
• 把拼接分隔符从'-'改为','，符合你的逗号分隔要求
• 原代码的.replace('', 0)是把空字符串替换为0，你的需求是空字符串保留原样，所以可以去掉这部分

完整实现代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

data = {
    'A': [1, np.nan, np.nan],
    'B': [2, np.nan, np.nan],
    'C': [np.nan, np.nan, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 生成目标列
df['string'] = df.apply(lambda x: ','.join(c for c in df.columns if pd.notna(x[c])), axis=1)

# 输出结果与期望一致
print(df.to_dict('list'))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者just_learning