Python 在pandas中组合相同数据的稀疏填充列

我有下面的数据框架，我想把第2、3、4、5列合并成一列

|  0  |  1  |  2  |  3  |  4  |  5  |
+-----+-----+-----+-----+-----+-----+
|  90 |  90 |  A  |     |  A  |  A  |
| 101 | 101 |     |     |  T  |  T  |
| 245 | 246 |  AG |  AG |  AG |  AG |
| 302 | 302 |  C  |     |     |     |
| 324 | 324 |     |  G  |     |  G  |

每列都包含相同类型的数据，但填充的数据很少。当考虑所有列时，每一行都有一个条目。因此，我的目标是将这些列组合在一起

|  0  |  1  | new |
+-----+-----+-----+
|  90 |  90 |  A  |
| 101 | 101 |  T  |
| 245 | 246 |  AG |
| 302 | 302 |  C  |
| 324 | 324 |  G  |

---

在pandas中有什么方法可以做到这一点，或者我必须在纯python中逐行执行吗？

您可以使用

DataFrame.max（axis=1）

来计算列：

import pandas as pd
from StringIO import StringIO

data = """ 90 ,  90 ,  A  ,     ,  A  ,  A 
101 , 101 ,     ,     ,  T  ,  T 
245 , 246 ,  AG ,  AG ,  AG ,  AG
302 , 302 ,  C  ,     ,     ,    
324 , 324 ,     ,  G  ,     ,  G """


df = pd.read_csv(StringIO(data), header=None)
s = df.ix[:, 2:].max(axis=1)
df = df.ix[:, :1]
df["new"] = s
print df

结果:

     0    1    new
0   90   90    A  
1  101  101    T  
2  245  246    AG 
3  302  302    C  
4  324  324    G