Python中Pandas DataFrame多列按非空条件拼接为单列

你之前的写法是对整列做布尔判断，而非逐行判断，因此会返回错误结果，且逐列手写判断逻辑扩展性极差，列数较多时不可用。

实现代码 #

如果你的DataFrame中空值为空字符串，用以下代码：

# 按行过滤非空值后用%20拼接，最终生成单列的DataFrame符合你要求的输出格式
IND_Concat = IND_Split.apply(lambda row: '%20'.join(row[row != '']), axis=1).to_frame(name='0')

如果你的DataFrame中空值为pandas默认的NaN，修改过滤逻辑即可：

IND_Concat = IND_Split.apply(lambda row: '%20'.join(row.dropna()), axis=1).to_frame(name='0')

上述代码针对你提供的样例数据运行后，输出结果和你期望的格式完全一致。

额外说明 #

如果不需要单独生成新表，而是要在原DataFrame中新增拼接结果列，可使用以下写法：

IND_Split['concat_result'] = IND_Split.apply(lambda row: '%20'.join(row[row != '']), axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Parth Sharma