Python熊猫：连接包含null的熊猫字符串

我正在尝试连接包含空值的多个字符串列。但结果并没有显示连接的字符串，而只是显示第一列。如何忽略包含null的值？我试图通过替换nan值来处理这个问题，但这没有帮助

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Addr1':['a','b','c'], 'Addr2':['', 'x', np.nan], 'Addr3':['202', '201', '203']})
df1 = pd.DataFrame([])
df1['patient address'] = df['Addr1'].astype(str).fillna('',) + " " 
+ df['Addr2'].astype(str).fillna('') + " " 
+ df['Addr3'].astype(str).fillna('') 
print(df1)

预期产出：

      patient address
0              a 202
1              b x 201
2              c 203

和

groupby+agg

与

.join

在

level=0

上，默认情况下

stack（）

会删除

NaN

：

df1['patient address'] = df.stack().groupby(level=0).agg(' '.join)

---

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
df=pd.DataFrame(
{
“地址1”：[“a”、“b”、“c”]，
“Addr2”：[“”，“x”，np.nan]，
“地址3”：[“202”、“201”、“203”]，
}
)
df1=pd.DataFrame(
{
“患者地址”：df[[“地址1”、“地址2”、“地址3”]]
.fillna（“”）
.agg（“.join，axis=1）
}
)
打印（df1）

输出：

患者地址
0 a 202
1b x 201
2 c 203

谢谢，我的大数据框中还有其他列，我不想连接这些列。你能演示一下如何在你的列表中添加列名吗code@PriyankaJ在

.stack..

，

df[['col1'，'col2'…]]之前，只需选择您感兴趣的列。stack（）…

stack和groupby已经成为我这些天几乎所有争论中的标准方法之一。多才多艺。谢谢你调查我的问题。我看到您已经从dict创建了数据帧，这可能是由于输出的差异造成的。尽管如此，我不希望nan出现在输出中。下面的stack方法对我来说很好。@PriyankaJ我看到您已经从dict创建了数据帧，可能是由于输出的不同。事实并非如此_然而，我不希望输出中出现nan——是的，我不敢相信我错过了。我修好了，如果你想看一看，我觉得稍微干净一点。性能也可能更好。

.astype（str）.fillna（“”）

-->

.fillna（“”）.astype（str）

。我投票决定以打字错误/无法复制的方式结束这篇文章，因为它太小了。

0     a  202
1    b x 201
2      c 203
dtype: object