pandas 中 将datafraem 中的多列（列数未知）的数据合并成一列的数据，行数不变

你可以使用 pandas 的 `apply` 方法和字符串拼接函数 `join` 将多列合并成一列。具体操作如下：

假设你有以下的 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6], 'C': [7,8,9]})
print(df)
# 输出：
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

现在你想将所有的列合并成一列：

new_col = df.apply(lambda row: ','.join([str(x) for x in row]), axis=1)
print(new_col)
# 输出：
# 0    1,4,7
# 1    2,5,8
# 2    3,6,9
# dtype: object

然后你可以将新的一列添加到 DataFrame 中，如下所示：

df['new_col'] = new_col
print(df)
# 输出：
#    A  B  C new_col
# 0  1  4  7   1,4,7
# 1  2  5  8   2,5,8
# 2  3  6  9   3,6,9

现在你已经将多列合并成了一列，并添加到了原来的 DataFrame 中，且行数不变。注意，本方法中需要将每个值都转换成字符串格式，这里使用了列表生成式进行处理。

相关问题

pandas 中 将datafraem 中的多列的数据合并成一列的数据，行数不变

你可以使用 pandas 的 `apply` 方法将多列合并成一列。具体操作如下：

假设你有以下的 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6], 'C': [7,8,9]})
print(df)
# 输出：
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

现在你想将列 A、B、C 合并成一列：

new_col = df.apply(lambda row: ','.join([str(row['A']), str(row['B']), str(row['C'])]), axis=1)
print(new_col)
# 输出：
# 0    1,4,7
# 1    2,5,8
# 2    3,6,9
# dtype: object

然后你可以将新的一列添加到 DataFrame 中，如下所示：

df['new_col'] = new_col
print(df)
# 输出：
#    A  B  C new_col
# 0  1  4  7   1,4,7
# 1  2  5  8   2,5,8
# 2  3  6  9   3,6,9

现在你已经将多列合并成了一列，并添加到了原来的 DataFrame 中，且行数不变。