使用pandas/python将dataframe中的两列数字合并为一列

我对熊猫和蟒蛇很陌生

我有一个3226x61数据帧，我想把两列合并成一列

我想合并的两列都是整数-一列有一个或两个数字（1到52），而另一列有三个数字（例如，1或001、23或023）。我需要输出为五位整数（例如01001或52023）。将不会对结果整数进行数学运算-我只需要它们用于查找目的

根据这个很棒的网站上的一些其他帖子，我尝试了以下方法：

df['YZ'] = df['Y'].map(str) + df['Z'].map(str)

但第一列为“1”，第二列为“001”，返回“1.00001”，我相信，因为将“1”设为str会将其转换为“1.0”，并将“001”添加到末尾

我也试过：

df['YZ'] = df['Y'].join(df['Z'])

df['Y'] = df['Y'].astype(int)
df['Z'] = df['Z'].astype(int)
df['YZ'] = df[['Y','Z']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)

获取以下错误：

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'join'

TypeError: ('sequence item 0: expected str instance, numpy.int32 

found', 'occurred at index 0')

我也试过：

df['YZ'] = df['Y'].join(df['Z'])

df['Y'] = df['Y'].astype(int)
df['Z'] = df['Z'].astype(int)
df['YZ'] = df[['Y','Z']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)

获取以下错误：

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'join'

TypeError: ('sequence item 0: expected str instance, numpy.int32 

found', 'occurred at index 0')

各栏的副本如下：

1   1
1   3
1   5
1   7
1   9
1   11
1   13

我知道这里有两个问题：

• 合并两列
• 获取正确的格式（五位数）

---

坦率地说，我需要这两方面的帮助，但我非常感激列组合问题。

我认为您需要将列转换为

字符串
，添加
0
，然后简单地
求和
+
：

df['YZ'] = df['Y'].astype(str).str.zfill(2) + df['Z'].astype(str).str.zfill(3)

样本：

df=pd.DataFrame({'Y':[1,3,5,7], 'Z':[10,30,51,74]})
print (df)
   Y   Z
0  1  10
1  3  30
2  5  51
3  7  74

df['YZ'] = df['Y'].astype(str).str.zfill(2) + df['Z'].astype(str).str.zfill(3)
print (df)
   Y   Z     YZ
0  1  10  01010
1  3  30  03030
2  5  51  05051
3  7  74  07074

如果还需要更改原始列：

df['Y'] = df['Y'].astype(str).str.zfill(2)
df['Z'] = df['Z'].astype(str).str.zfill(3)
df['YZ'] = df['Y'] + df['Z']
print (df)
    Y    Z     YZ
0  01  010  01010
1  03  030  03030
2  05  051  05051
3  07  074  07074

df['YZ'] = df['Y'].astype(str).str.zfill(2) + '-' + df['Z'].astype(str).str.zfill(3)
print (df)
   Y   Z      YZ
0  1  10  01-010
1  3  30  03-030
2  5  51  05-051
3  7  74  07-074

使用
连接的解决方案
：

df['Y'] = df['Y'].astype(str).str.zfill(2)
df['Z'] = df['Z'].astype(str).str.zfill(3)
df['YZ'] = df[['Y','Z']].apply('-'.join, axis=1)
print (df)
    Y    Z      YZ
0  01  010  01-010
1  03  030  03-030
2  05  051  05-051
3  07  074  07-074

在不更改原始列的情况下：

df['Y'] = df['Y'].astype(str).str.zfill(2)
df['Z'] = df['Z'].astype(str).str.zfill(3)
df['YZ'] = df['Y'] + df['Z']
print (df)
    Y    Z     YZ
0  01  010  01010
1  03  030  03030
2  05  051  05051
3  07  074  07074

df['YZ'] = df['Y'].astype(str).str.zfill(2) + '-' + df['Z'].astype(str).str.zfill(3)
print (df)
   Y   Z      YZ
0  1  10  01-010
1  3  30  03-030
2  5  51  05-051
3  7  74  07-074