Python Pandas合并两列并去除重复值问题求助

可以通过几种简洁的方式实现这个需求，以下是最常用的几种方法：

方法1：使用numpy.where（推荐，效率最优） #

利用numpy.where根据条件快速选择对应值，逻辑清晰且处理大数据集时性能更优：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column A': ['a', 'c', 'd', 'g'],
    'Column B': ['b', 'c', 'e', 'g']
})

# 生成Column C
df['Column C'] = np.where(df['Column A'] == df['Column B'], df['Column A'], df['Column A'] + df['Column B'])

执行后得到目标结果：

方法2：使用apply逐行处理 #

如果后续需要扩展更复杂的规则，可使用apply实现自定义逻辑：

df['Column C'] = df.apply(lambda row: row['Column A'] if row['Column A'] == row['Column B'] else row['Column A'] + row['Column B'], axis=1)

注意：apply是逐行处理，效率低于numpy.where，更适合小数据集或复杂逻辑场景。

方法3：布尔索引分步赋值 #

通过分步操作实现，逻辑直观易懂：

# 先默认拼接所有行的A、B值
df['Column C'] = df['Column A'] + df['Column B']
# 对A、B值相等的行，替换为单个值
df.loc[df['Column A'] == df['Column B'], 'Column C'] = df['Column A']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Armsinrius