Python使用pandas如何按顺序合并多列为单列并剔除NaN值

你可以使用pandas的concat方法按指定列顺序拼接非空值完成需求，完整代码如下：

1. 依赖导入与测试数据构造（已有DataFrame可跳过该步骤） #

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame([
    ['A', 'E', 'I'],
    ['B', 'F', 'J'],
    ['C', 'G', 'K'],
    [np.nan, 'H', 'L'],
    ['D', np.nan, np.nan]
], columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])

2. 核心处理逻辑 #

# 按Col1→Col2→Col3的顺序提取各列非空值，拼接为新DataFrame
new_df = pd.concat(
    [df['Col1'].dropna(), df['Col2'].dropna(), df['Col3'].dropna()],
    ignore_index=True
).to_frame(name='New Col')

如果需要按现有列顺序批量处理全部列，可使用通用写法：

new_df = pd.concat(
    [df[col].dropna() for col in df.columns],
    ignore_index=True
).to_frame(name='New Col')

输出new_df即可得到你需要的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sof.