串联 Pandas 中的字符串列 - python

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

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

但是结果似乎在某些行上几乎起作用。在其他行中则根本不起作用。

请参见下面的“代码2”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。在上面的摘录中，它们仅是如此。

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

参考方案

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

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

然后产生：

>>> 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，如果您想在下划线之间分开：

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

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