如何在Pandas DataFrame中合并A、B、C列且保留D、F列？

问题根源 #

你遇到的情况大概率是两个原因之一：

1. 操作的newdf本身就不是包含所有5列的完整数据集（比如之前只提取了A/B/C列赋值给它）
2. 不小心把赋值语句写错成了覆盖整个DataFrame，而非新增列

正确操作步骤 #

假设你的原始完整数据集叫df：

• 第一步：先复制完整数据集到newdf，避免修改原数据

newdf = df.copy()

• 第二步：新增合并列ABC，这一步不会删除原有列

newdf['ABC'] = newdf['A'] + newdf['B'] + newdf['C']

执行完后，newdf会包含原始的A、B、C、D、F列，加上新增的ABC列。

可选：删除原A/B/C列 #

如果不需要保留A、B、C三列，可以在新增ABC后执行：

newdf = newdf.drop(['A', 'B', 'C'], axis=1)

这样最终的newdf就只有ABC、D、F三列。

避坑提醒 #

绝对不要写成newdf = newdf['A'] + newdf['B'] + newdf['C']，这会把newdf直接替换成合并后的字符串序列（Series），转成DataFrame后就只剩一列ABC了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Claud11