python - 如何用逗号连接 Pandas 数据框的两列？

Question

我想用逗号连接 Pandas 数据框的 2 列，即:第 1 列中的“abc”与第 2 列中的“123”连接成为“abc, 123”。

例如:

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({'IDx': ['a','b',np.nan,'C'], 'IDy':['1','','2','D']})
>>> df
   IDx  IDy
0    a    1
1    b     
2  NaN    2
3    C    D

以下不起作用:

>>> ', '.join([df['IDx'],df['IDy']])
>>> df.apply(lambda x: ', '.join([x['IDx'],x['IDy']]))

这是期望的结果:

>>> df = pd.DataFrame({'ID': ['a, 1', 'b', '2', 'C, D']})
>>> df
     ID
0  a, 1
1     b
2     2
3  C, D

Answer 1

您可以使用 apply与 fillna清空 string，map string 和 strip 的列:

df['ID'] = df[['IDx', 'IDy']].apply(lambda x: ','.join(x.fillna('').map(str)), axis=1)
df['ID'] = df['ID'].str.strip(',')
print df
   IDx IDy   ID
0    a   1  a,1
1    b        b
2  NaN   2    2
3    C   D  C,D

或fillna为空字符串和 astype到 string 和 strip :

df['ID'] = df['IDx'].fillna('').astype(str) + ',' + df['IDy'].fillna('').astype(str)
df['ID'] = df['ID'].str.strip(',')
print df
   IDx IDy   ID
0    a   1  a,1
1    b        b
2  NaN   2    2
3    C   D  C,D

编辑:如果您的列的 dtype 是 string，您可以省略 map 或 astype:

df['ID'] = df[['IDx', 'IDy']].apply(lambda x: ','.join(x.fillna('')), axis=1)
df['ID'] = df['ID'].str.strip(',')

或者:

df['ID'] = df['IDx'].fillna('') + ',' + df['IDy'].fillna('')
df['ID'] = df['ID'].str.strip(',')
print df