如何将pandas中两列np.array类型数据合并为单列拼接数组

你得到嵌套数组是因为没有调用numpy数组的专用拼接方法，直接把两个数组对象放入了新序列，使用np.concatenate()即可实现一维数组拼接，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 你的原有数据转换代码
df["col1"] = df['col1'].apply(lambda x : np.fromstring(str(x).replace('[','').replace(']',''), sep=',').astype(int))
df["col2"] = df['col2'].apply(lambda x : np.fromstring(str(x).replace('[','').replace(']',''), sep=',').astype(int))

# 新增按行数组合并代码
df['col3'] = df.apply(lambda row: np.concatenate([row['col1'], row['col2']]), axis=1)

# 如果需要col3为Python列表而非numpy数组，改成以下写法即可
# df['col3'] = df.apply(lambda row: np.concatenate([row['col1'], row['col2']]).tolist(), axis=1)

运行后即可得到预期的一维拼接结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LJo