python - 在 pandas 中连接字符串列

Question

我有一个 pandas 数据框，想要连接两列，同时保持数据框中的所有其他列相同。我根据文档尝试了以下操作:

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

然而，结果似乎几乎适用于某些行。而在其他行中它根本不起作用。

请参阅下面“Code2”列中的结果。

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

请注意，“期间”列中的值并不全部等于 2017 年。仅在上面的摘录中如此。

期望的结果如下:

+---------+--------+--------------+
|  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

您在这里将两列的数字相加。通过将它们转换为字符串，您可以将它们连接起来，例如:

df['Code2'] = df['Code']<b>.astype(str)</b> + df['Period']<b>.astype(str)</b>

这会产生:

>>> 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

或者如果您想用下划线分隔:

df['Code2'] = df['Code'].astype(str) + <b>'_'</b> + df['Period'].astype(str)

这给了我们:

>>> 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