python - 在 Pandas 中将两个数据合并在一起

Question

我正在尝试将 pandas 中的数据连接在一起，但它似乎对我来说效果不佳。

我有一些数据想要转换为数字，并且我能够做到这一点。然后我想让它重新加入数据集。

原始数据如下:

 CallDate            Agent          Group     Direction
0  2015-09-01         Adam          Billing    Inbound
1  2015-09-01         Nathaniel     Billing    Outbound
2  2015-09-01         Jessica       Claims     Inbound
3  2015-09-01         Tom           Billing    Outbound
4  2015-09-01         Jane          CCS        Inbound

这是我将组转换为数字的代码

data['Group']=data['Group'].astype(str)
data.Group=data['Group'].apply(lambda x:len(x))

这很有效，给了我我想要的东西 0 1 1 1 2 13 3 1 4 6

然后我尝试将其合并回组(基本上我想知道每个名称/号码对应的内容)

y=pd.concat([data,data.Group], ignore_index=True)
y [:5]

但是结果和原数据库是一样的

是否有一些明显的我遗漏的东西或者我没有想到的更简单的解决方法。

Answer 1

pd.concat() 是连接两个DataFrame。我认为您正在尝试连接 DataFrame 中的两列。

data
Out[42]: 
     CallDate      Agent    Group Direction
0  2015-09-01       Adam  Billing   Inbound
1  2015-09-01  Nathaniel  Billing  Outbound
2  2015-09-01    Jessica   Claims   Inbound
3  2015-09-01        Tom  Billing  Outbound
4  2015-09-01       Jane      CCS   Inbound

data.Group = data.Group + data.Group.apply(lambda x:" / "+str(len(x)))

data
Out[44]: 
     CallDate      Agent        Group Direction
0  2015-09-01       Adam  Billing / 7   Inbound
1  2015-09-01  Nathaniel  Billing / 7  Outbound
2  2015-09-01    Jessica   Claims / 6   Inbound
3  2015-09-01        Tom  Billing / 7  Outbound
4  2015-09-01       Jane      CCS / 3   Inbound

您可以在 pandas concat API documentation 中找到更多详细信息

更新新专栏，

data['Group_1'] = data.Group + data.Group.apply(lambda x:" / "+str(len(x)))

data
Out[56]: 
     CallDate      Agent    Group Direction      Group_1
0  2015-09-01       Adam  Billing   Inbound  Billing / 7
1  2015-09-01  Nathaniel  Billing  Outbound  Billing / 7
2  2015-09-01    Jessica   Claims   Inbound   Claims / 6
3  2015-09-01        Tom  Billing  Outbound  Billing / 7
4  2015-09-01       Jane      CCS   Inbound      CCS / 3