如何将多个pandas dataframe列(地址详细信息)连接成一个列，空格分隔并忽略空字符串？

要将多个pandas DataFrame列连接成一个列，空格分隔并忽略空字符串，可以使用pandas库中的apply函数和join函数来实现。

首先，使用apply函数将每个DataFrame的列连接成一个字符串，并使用空格分隔。可以使用lambda函数来实现这一步骤。然后，使用join函数将所有字符串连接成一个列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Address1': ['123 Main St', '456 Elm St', '789 Oak St'],
                    'Address2': ['Apt 1', '', 'Suite 2']})

df2 = pd.DataFrame({'Address1': ['111 Pine St', '222 Maple St', '333 Cedar St'],
                    'Address2': ['Unit 3', 'Apt 2', '']})

# 将多个DataFrame列连接成一个列
def concat_columns(row):
    # 将每个DataFrame的列连接成一个字符串，使用空格分隔
    address_parts = [str(row['Address1']), str(row['Address2'])]
    address = ' '.join(part for part in address_parts if part.strip())  # 忽略空字符串
    return address

# 应用concat_columns函数到每一行
df1['Full Address'] = df1.apply(concat_columns, axis=1)
df2['Full Address'] = df2.apply(concat_columns, axis=1)

# 合并两个DataFrame
result = pd.concat([df1['Full Address'], df2['Full Address']])

print(result)

这段代码将输出一个包含所有连接后的地址的Series对象。你可以根据需要将其转换为DataFrame或其他数据结构。

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