如何使用循环拼接DataFrame中的多列值？（Python）

假设你的DataFrame命名为df，我们可以用pandas的stack()方法快速处理这种多列转单列并过滤无效值的需求，步骤如下：

步骤1：堆叠列并过滤无效值 #

stack()会把多列转换成行索引的层级，之后我们可以直接过滤掉值为?的行：

import pandas as pd

# 假设你的原始DataFrame是df
result = df.stack()[df.stack() != '?'].reset_index(drop=True).to_frame(name='Artist')

步骤2：查看结果 #

运行上面的代码后，result就是你想要的单列DataFrame，示例输出会是：

Artist
0  Lady Antebellum
1    Reba McEntire
2    Wanda Jackson
3  Carrie Underwood
4  The Bellamy Brothers
5       Keith Urban
6    Miranda Lambert
7         Sam Hunt
8       Johnny Cash
9       Johnny Cash
10      June Carter
11      Highwaymen
12     Loretta Lynn
13     Sissy Spacek
14     Loretta Lynn
15      Sheryl Crow
16    Miranda Lambert
17     Charley Pride

代码逻辑解释 #

• df.stack()：把原DataFrame的列（Artist_1/2/3）转换成行的层级，每一行的多个艺术家值会拆分成多行记录
• [df.stack() != '?']：过滤掉所有值为?的无效记录
• reset_index(drop=True)：去掉堆叠后产生的多余索引，重置成连续的索引
• to_frame(name='Artist')：把 Series 转换成DataFrame，并设置列名为Artist

如果你偏好另一种写法，也可以用melt方法实现相同效果：

result = df.melt(var_name='Artist_col', value_name='Artist')
result = result[result['Artist'] != '?'].drop(columns='Artist_col').reset_index(drop=True)

两种方法都能达到你想要的效果，stack()相对更简洁一些~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krukiou