連接熊貓中的字符串列

Question

我有一個 Pandas 數據框，想連接兩列，同時保持數據框中的所有其他列相同。 我根據文檔嘗試了以下操作：

df['Code2']= df['Code'] + df['Period']

然而，結果似乎幾乎適用於某些行。 而在其他行中它根本不起作用。

請參閱下面“代碼 2”列中的結果。

+---------+--------+---------+
|  Code   | Period |  Code2  |
+---------+--------+---------+
| 1000000 |   2017 | 1002017 |
| 1100000 |   2017 | 1102017 |
| 1101000 |   2017 | 1103017 |
| 1101100 |   2017 | 1103117 |
| 1101110 |   2017 | 1103127 |
+---------+--------+---------+

請注意，“Period”列中的值並不都等於 2017。它們僅在上面的摘錄中如此。

期望的結果如下：

+---------+--------+--------------+
|  Code   | Period |    Code2     |
+---------+--------+--------------+
| 1000000 |   2017 | 1000000_2017 |
| 1100000 |   2017 | 1100000_2017 |
| 1101000 |   2017 | 1101000_2017 |
| 1101100 |   2017 | 1101100_2017 |
| 1101110 |   2017 | 1101110_2017 |
+---------+--------+--------------+

Answer 1

您在這里將兩列的數字相加。 通過將這些轉換為字符串，您可以連接這些，例如：

df['Code2'] = df['Code'].astype(str) + df['Period'].astype(str)

這將產生：

>>> 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，如果你想用下划線分隔它：

df['Code2'] = df['Code'].astype(str) + '_' + df['Period'].astype(str)

這給了我們：

>>> 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

Answer 2

如果您有兩列以上，這里的一個很好的解決方案是agg with str.join 。 將整數列轉換為字符串以連接它們（而不是算術相加）。

df[['Code', 'Period']].astype(str).agg('_'.join, axis=1)

0    1000000_2017
1    1100000_2017
2    1101000_2017
3    1101100_2017
4    1101110_2017
dtype: object

對於您的兩列數據，這也可以正常工作：

df['Code2'] = df.astype(str).agg('_'.join, axis=1)
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