我有一个 pandas 数据框,想要连接两列,同时保持数据框中的所有其他列相同。我根据文档尝试了以下操作:
df['Code2']= df['Code'] + df['Period']
然而,结果似乎几乎适用于某些行。而在其他行中它根本不起作用。
请参阅下面“Code2”列中的结果。
+---------+--------+---------+
| Code | Period | Code2 |
+---------+--------+---------+
| 1000000 | 2017 | 1002017 |
| 1100000 | 2017 | 1102017 |
| 1101000 | 2017 | 1103017 |
| 1101100 | 2017 | 1103117 |
| 1101110 | 2017 | 1103127 |
+---------+--------+---------+
请注意,“期间”列中的值并不全部等于 2017 年。仅在上面的摘录中如此。
期望的结果如下:
+---------+--------+--------------+
| Code | Period | Code2 |
+---------+--------+--------------+
| 1000000 | 2017 | 1000000_2017 |
| 1100000 | 2017 | 1100000_2017 |
| 1101000 | 2017 | 1101000_2017 |
| 1101100 | 2017 | 1101100_2017 |
| 1101110 | 2017 | 1101110_2017 |
+---------+--------+--------------+
最佳答案
您在这里将两列的数字相加。通过将它们转换为字符串,您可以将它们连接起来,例如:
df['Code2'] = df['Code']<b>.astype(str)</b> + df['Period']<b>.astype(str)</b>
这会产生:
>>> df
Code Period
0 1000000 2017
1 1100000 2017
2 1101000 2017
3 1101100 2017
4 1101110 2017
>>> df['Code2'] = df['Code'].astype(str) + df['Period'].astype(str)
>>> df
Code Period Code2
0 1000000 2017 10000002017
1 1100000 2017 11000002017
2 1101000 2017 11010002017
3 1101100 2017 11011002017
4 1101110 2017 11011102017
或者如果您想用下划线分隔:
df['Code2'] = df['Code'].astype(str) + <b>'_'</b> + df['Period'].astype(str)
这给了我们:
>>> df['Code2'] = df['Code'].astype(str) + '_' + df['Period'].astype(str)
>>> df
Code Period Code2
0 1000000 2017 1000000_2017
1 1100000 2017 1100000_2017
2 1101000 2017 1101000_2017
3 1101100 2017 1101100_2017
4 1101110 2017 1101110_2017
关于python - 在 pandas 中连接字符串列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59618562/