如何按示例方式在Pandas DataFrame中实现列内容拼接

需求是将每行Input列的内容，与out1至out5列的非空值进行拼接，空值位置保持原样。以下是具体实现方案：

步骤1：构造/处理原始数据 #

假设你已经通过pd.read_excel()导入了Excel数据，这里先构造和你提供的表格一致的示例DataFrame；如果原始数据中空值是空格而非NaN，需要先做替换：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'Input': ['i1', 'i2', 'i3', 'i4'],
    'out1': ['x', pd.NA, 'x', 'x'],
    'out2': ['o', pd.NA, 'o', 'o'],
    'out3': ['x', pd.NA, 'x', pd.NA],
    'out4': ['x', 'x', 'x', 'o'],
    'out5': ['o', 'o', 'o', 'x']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 若原始数据中空值是空格，执行此替换：
# df = df.replace(' ', pd.NA)

步骤2：实现列内容拼接 #

通过apply逐行处理，将Input列内容与非空的out列值拼接：

# 筛选所有以"out"开头的列，避免手动列名输入出错
out_columns = [col for col in df.columns if col.startswith('out')]

# 逐行遍历处理每个out列：非空值则拼接Input内容，空值保留原样
df[out_columns] = df.apply(
    lambda row: [row['Input'] + val if pd.notna(val) else pd.NA for val in row[out_columns]],
    axis=1,
    result_type='expand'
)

最终结果 #

执行上述代码后，输出的DataFrame与你期望的结果完全一致：

Input out1 out2 out3 out4 out5
0    i1  i1x  i1o  i1x  i1x  i1o
1    i2  NaN  NaN  NaN  i2x  i2o
2    i3  i3x  i3o  i3x  i3x  i3o
3    i4  i4x  i4o  NaN  i4o  i4x

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shandy