当我连接两个字符串系列时，我可以强制 Python 仅以字符串格式返回吗？

Question

我想连接 pandas 中的两列，其中主要包含字符串值和一些缺失值。 结果应该是一个新列，该列再次包含字符串值和缺失值。 大多数情况下，它可以很好地解决这个问题：

df['newcolumn']=df['column1']+df['column2']

column1中的大多数值都是数字（解释为字符串），例如82 。 但是column2中的一些值是由字母和数字组成的，以E开头，例如E52或E83 。 现在连接82和E83时，我想要的结果是82E83 。 不幸的是，结果是8,2E+84 。 我猜，Python 隐含地将其作为一个带有科学记数法的数字进行了解释。

我已经尝试过不同的连接和强制字符串格式的方法，但结果总是一样的：

df['newcolumn']=(df['column1']+df['column2']).asytpe(str)

或者

df['newcolumn']=(df['column1'].str.cat(df['column2'])).asytpe(str)

似乎 Python 首先创建了一个浮点数，创建了这种不需要的格式，然后将类型更改为字符串，保持结果如8,2E+84 。 有没有严格保持字符串格式的解决方案？

编辑：感谢您的评论。 当我尝试用非常短的 dataframe 自己重现问题时，问题也没有发生。 最后我意识到这只是 Excel 自动将单元格解释为（错误）数字（在 CSV 输出中）的问题。 我以前没有意识到这一点，因为另一个 dataframe 来自我用于与此 dataframe 合并的 CSV 文件，该连接字符串也已被 ZC1D81AF583190DDEDBEDB484 以相同的方式“破坏” 所以合并没有正常工作，我认为 Python 中的连接是问题所在。 我曾经用 Excel 查看 dataframe 因为它真的很大。 以后我会更加小心地处理这个问题。 我很抱歉放错了问题！

Answer 1

在这种情况下不需要类型转换。 你可以简单地使用

df["newcolumn"] = df.apply(lambda x: f"{str(x[0])}{str(x[1])}", axis = 1)

Output：