从值不是NaN的多个列中创建新列

问题描述

我正在尝试从4个以相同名称开头的多列中创建一个新列。这些列中的3或4是NaN。我想让新列具有此非NaN值（如果它存在于特定行中）。否则，新列应为NaN。

开始于：

    NaN = np.NaN
    pd.DataFrame( {'process_time_1': [5,NaN,NaN],'process_time_2': [NaN,'process_time_3': [NaN,3,4],'process_time_4': [NaN,NaN]} )

如果希望新列显示为：

    NaN = np.NaN
    pd.DataFrame( {'process_time': [5,4]} )

我当前拥有的代码：

    cols =  [df1.columns.str.startswith('process')]
    df1[cols][df1.notna()]

我正在打破这个观念，如果有人可以帮助您朝正确的方向发展，那将是非常棒的：）预先感谢！

解决方法

您可以在此处使用ffill转发有效值，并保留最后一列：

df['process_time'] = df.filter(like='process').ffill(axis=1).iloc[:,-1]

print(df)
   process_time_1  process_time_2  process_time_3  process_time_4  \
0             5.0             NaN             NaN             NaN   
1             NaN             NaN             NaN             NaN   
2             NaN             NaN             3.0             NaN   
3             NaN             NaN             4.0             NaN   

   process_time  
0           5.0  
1           NaN  
2           3.0  
3           4.0

您可以将SELECT *与DISTINCT一起使用：

max

axis=1

pandas python