[英]Concat two columns values of dataframe
我有一个 dataframe 如下:
Name Age
0 Alex 10
1 Bob 12
2 Clarke 13
dataframe 创建为:
data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
我想将两列的字符串连接为:
Name Age
0 10 Alex 10
1 12 Bob 12
2 13 Clarke 13
我尝试使用df["Name"] = df["Age"]+" "+df["Name"]
,这导致了以下错误:
追溯(最近调用最后):文件“”,第 1 行,在文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/common.py”,第 65 行,在new_method return method(self, other) 文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/ init .py”,第 343 行,包装结果 = arithmetic_op(lvalues, rvalues , op) 文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/array_ops.py”,第 189 行,in arithmetic_op res_values = na_arithmetic_op(lvalues, rvalues, op) File “ /anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/array_ops.py”,第 149 行,在 na_arithmetic_op result = masked_arith_op(left, right, op) File “/anaconda3/envs/ env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/array_ops.py”,第 111 行,在 masked_arith_op result[mask] = op(xrav[mask], y) numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'add' 不包含带有签名匹配类型的循环 (dtype('<U21'), dtype('<U21')) -> dtype('<U21')
由于Age
是一个int
列,您需要使用astype
将其转换为str
In [2511]: df['Name'] = df["Age"].astype(str) + " " + df["Name"]
In [2511]: df['Name']
Out[2511]:
0 10 Alex
1 12 Bob
2 13 Clarke
Series.str.cat
df['Name'] = df['Age'].astype(str).str.cat(df['Name'], sep=' ')
Name Age
0 10 Alex 10
1 12 Bob 12
2 13 Clarke 13
这是一个可能的解决方案:
df['Name'] = df['Age'].map(str) + ' ' + df['Name']
您可以使用:
df['Name']=df['Age'].apply(lambda x:str(x)) + ' ' + df['Name']
我们可以使用 apply function 将 dataframe“age”列从 int 转换为字符串,然后使用“+”运算符将其连接到“name”列。
df["姓名"] = df["年龄"].apply(str) + " " + df["姓名"]
df[“名字”]
output 看起来像这样
0 10 Alex 1 12 Bob 2 13 Clarke
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