如何在Pandas DataFrame中创建由指定列值组成列表的col_combine列

没问题，这事儿很容易搞定，给你两种实用的方法，按需选择就行：

方法一：用apply逐行生成列表 #

这是最直观的方式，指定要合并的列后，按行把值打包成列表：

import pandas as pd

# 先初始化你给出的DataFrame
df = pd.DataFrame([[-1,1,2,3,4],[-2,5,6,7,8]],columns=["col_other","cola","colb","colc","cold"])

# 定义要合并的目标列
target_cols = ["cola", "colb", "colc", "cold"]
# 创建col_combine列
df["col_combine"] = df[target_cols].apply(list, axis=1)

这里axis=1是关键，它告诉Pandas我们要按行处理数据，apply(list)会把每行的目标列值直接转成列表，正好得到你要的[1,2,3,4]和[5,6,7,8]。

方法二：向量化操作（适合大数据集） #

如果你的数据量很大，apply的逐行处理效率可能不够，这时候可以用向量化的方式，速度会快很多：

df["col_combine"] = df[target_cols].to_numpy().tolist()

先通过to_numpy()把目标列转成二维数组，再用tolist()直接转换成嵌套列表，效果和上面完全一样，但性能更优。

你可以打印df看看结果，col_combine列的内容完全符合你的要求~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者william007