Python 数据清理--按行聚合

假设我有一个熊猫数据帧，如下所示：

  lkey  value_x rkey  value_y
0  foo      nan  foo        5
1  foo      nan  foo        8
2  foo        5  foo        5
3  foo        5  foo        8
4  bar      nan  bar        6
5  baz       13  baz        7

我希望清理数据以获得结果数据帧：

  lkey   rkey   value
0  foo   foo        5
1  foo   foo        8
2  foo   foo        5
3  foo   foo        8
4  bar   bar        6
5  baz   baz       13

其中value现在是基于value_x和value_y（在本例中为最大值）的任意值列。我怎样才能做到这一点

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我已经查看了agg、groupby、apply、map等。您可以在轴1上找到max

df['value'] = df1[['value_x', 'value_y']].max(1)

或者更一般的

df['value'] = df.filter(like = 'value').max(1)

您可以使用

df.drop(['value_x', 'value_y'], axis = 1, inplace = True)

编辑：如果值是字符串

df[['value_x', 'value_y']].apply(lambda x: x[0] if len(x[0]) > len(x[1]) else x[1], axis = 1)

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如果value_x和value_y是字符串，我想得到最大长度的值，该怎么办？我尝试过做类似的事情，但没有成功。如果值是字符串，请尝试df['value\ux'，'value\uy']]。应用（lambda x:x[0]如果len（x[0]）>len（x[1]），否则x[1]，axis=1）