如何在Pandas DataFrame中按换行符拼接多列内容？

要实现按换行对应的分段拼接三列内容，需先将每个单元格的字符串按换行符拆分，再逐段对应拼接后重新用换行符连接，以下是两种可行方法：

方法一：使用apply配合列表推导式 #

cols = ['col1', 'col2', 'col3']

df['DesiredCol'] = df[cols].apply(
    lambda row: '\n'.join([' '.join(items) for items in zip(*[s.split('\n') for s in row])]),
    axis=1
)

代码说明 #

1. [s.split('\n') for s in row]：将当前行的每一列字符串按换行符拆分为列表，得到三个包含分段内容的列表。
2. zip(*[...])：将三个列表按索引一一配对，生成如('ABC1', 'A', 'YES')这样的元组，对应每一行的分段组合。
3. ' '.join(items)：将每个元组内的三个元素用空格拼接为单个字符串。
4. '\n'.join([...])：把所有拼接好的分段字符串用换行符连接，得到目标格式的内容。

方法二：向量化处理（适合大数据集） #

如果数据集规模较大，推荐用向量化操作替代apply，执行效率更高：

# 将每一列按换行符拆分为多列
df_expanded = df[cols].apply(lambda x: x.str.split('\n', expand=True))

# 按分段位置拼接对应列，再合并为带换行的字符串
df['DesiredCol'] = df_expanded.apply(
    lambda row: '\n'.join([' '.join(row[i::3]) for i in range(3)]),
    axis=1
)

最终效果 #

处理后df['DesiredCol']的内容如下：

• 第一行：

ABC1 A YES
ABC2 B NO
ABC3 C YES

• 第二行：

BBC1 A NO
BBC2 B NO
BBC3 C YES

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arun Menon