如何在Pandas數據幀中進行包括空格分隔符的列字符串連接？

Question

我是一個Pandas DataFrame如下：

df = pd.DataFrame({
    'id': [1,2 ,3],
    'txt1': ['Hello there1', 'Hello there2', 'Hello there3'],
    'txt2': ['Hello there4', 'Hello there5', 'Hello there6'],
    'txt3': ['Hello there7', 'Hello there8', 'Hello there9']
})
df

id  txt1            txt2            txt3
1   Hello   there1  Hello there4    Hello there7
2   Hello   there2  Hello there5    Hello there8
3   Hello   there3  Hello there6    Hello there9

我想連接列txt1 ， txt2和txt3 。 到目前為止，我能夠實現如下：

df['alltext'] = df['txt1']  + df['txt2'] + df['txt3']
df

id  txt1            txt2            txt3            alltext
1   Hello there1    Hello there4    Hello there7    Hello there1Hello there4Hello there7
2   Hello there2    Hello there5    Hello there8    Hello there2Hello there5Hello there8
3   Hello there3    Hello there6    Hello there9    Hello there3Hello there6Hello there9

但是如何在Pandas中連接時在兩個列字符串之間引入空格字符？

我剛剛開始學習熊貓。

Answer 1

您還可以在列之間添加分隔符：

df['alltext'] = df['txt1']  + ' ' + df['txt2'] + ' ' + df['txt3']

或者僅使用DataFrame.filter過濾列名稱中包含txt的列，並使用apply join每行：

df['alltext'] = df.filter(like='txt').apply(' '.join, 1)

或者通過DataFrame.select_dtypes僅過濾對象列 - 大多數情況下，具有DataFrame.select_dtypes對象的Series將成為string - 但它可以是任何Python object ：

df['alltext'] = df.select_dtypes('object').apply(' '.join, 1)

或者按位置選擇列 - 所有列DataFrame.iloc ：

df['alltext'] = df.iloc[:, 1:].apply(' '.join, 1)

謝謝@Jon Clements的解決方案，以便用txt和numeric更好地匹配列名：

df['alltext'] = df.filter(regex=r'^txt\d+$').apply(' '.join, 1)

Answer 2

只需在它之間添加空間 ，

df['alltext'] = df['txt1']  + ' ' + df['txt2'] + ' ' + df['txt3']