Python 如何将两个datetime列合并为一个？熊猫蟒蛇

我想要两个转换两列开始和结束：

                         begin                          end
0                          NaN  2019-10-21  07:48:28.272688
1                          NaN  2019-10-21  07:48:28.449916
2  2019-10-21  07:48:26.740378                          NaN
3  2019-10-21  07:48:26.923764                          NaN
4                          NaN  2019-10-21  07:48:41.689466
5  2019-10-21  07:48:37.306045                          NaN
6                          NaN  2019-10-21  07:58:00.774449
7  2019-10-21  07:57:59.223986                          NaN
8                          NaN  2019-10-21  08:32:37.004455
9  2019-10-21  08:32:35.755252                          NaN

使用另一列标志将时间戳转换为一列：

                     Timestamp                          Flag
0  2019-10-21  07:48:28.272688                           end
1  2019-10-21  07:48:28.449916                           end 
2  2019-10-21  07:48:26.740378                         begin
3  2019-10-21  07:48:26.923764                         begin
4  2019-10-21  07:48:41.689466                           end
5  2019-10-21  07:48:37.306045                         begin
6  2019-10-21  07:58:00.774449                           end
7  2019-10-21  07:57:59.223986                         begin
8  2019-10-21  08:32:37.004455                           end
9  2019-10-21  08:32:35.755252                         begin

但目前我找不到将两列“开始”和“结束”合并为一列的解决方案

谢谢你抽出时间

使用

numpy.where（）

：

如果空值

NaN

是字符串，则将其用作条件。

使用and：

[外]

---

只是把它改成了stack，意识到它和你做的一样：-）@Yatu，我做了和你完全一样的事情，先尝试了

melt

和

dropna

，但不喜欢订购：）哇@Chris a。。。你能解释一下你的密码吗。对我来说就像魔术一样，

stack

，只是将数据帧中的所有列压缩为一个系列，原始列标题形成一个

多索引。我在这里使用了
rename\u axis
，这样当我们
reset\u index
时，“index name”将带到列名（在本例中为标志）。这里的reset_index只是将单个系列转换回数据帧-将索引级别移动到列中。此方法的
rename
参数作为列名（本例中为时间戳）传递。希望helps@ChrisA为什么使用stack（）时，行数会增加？谢谢你的帮助。所以我的问题是，由于stack（）的原因，结果不同，如何检查我是否拥有所有数据？
df['Timestamp'] = np.where(df['begin'].isna(), df['end'], df['begin'])
df['flag'] = np.where(df['begin'].isna(), ['end'],['begin'])

(df.stack()
 .rename_axis([None, 'Flag'])
 .reset_index(level=1, name='Timestamp'))

    Flag                    Timestamp
0    end  2019-10-21  07:48:28.272688
1    end  2019-10-21  07:48:28.449916
2  begin  2019-10-21  07:48:26.740378
3  begin  2019-10-21  07:48:26.923764
4    end  2019-10-21  07:48:41.689466
5  begin  2019-10-21  07:48:37.306045
6    end  2019-10-21  07:58:00.774449
7  begin  2019-10-21  07:57:59.223986
8    end  2019-10-21  08:32:37.004455
9  begin  2019-10-21  08:32:35.755252