Python 连接熊猫中每行的列

简单来说：

df = data.frame(a = letters[1:5], b = letters[6:10], c = letters[11:15],stringsAsFactors = F)
df$tot = apply(df,MARGIN = 1,function(x){paste(x,collapse = "")})

在Python中，我尝试了：

df.apply(lambda row: ''.join(str(row)), axis=1)

这导致了一个疯狂的结果，也给字符串添加了列标题

我必须从R迁移到Python，我发现做像这个操作这样简单的事情是非常不直观的。有人能解释一下为什么会包含colnames吗？

当你这样做的时候

df.apply(lambda row: ''.join(str(row)), axis=1)

row是一个系列，str（row）是这个系列的字符串表示形式（打印（row）时可以看到）

如果我正确理解了您想要做的事情，那么您需要获取序列中的值列表并将它们连接起来。可以写为：

df.apply(lambda row: "".join(row.values), axis=1)

当你这样做的时候

df.apply(lambda row: ''.join(str(row)), axis=1)

row是一个系列，str（row）是这个系列的字符串表示形式（打印（row）时可以看到）

如果我正确理解了您想要做的事情，那么您需要获取序列中的值列表并将它们连接起来。可以写为：

df.apply(lambda row: "".join(row.values), axis=1)

str（row）将行转换为字符串，例如：

str([1, 2, 3]) => '[1, 2, 3]'
str(['a','b']) => '["a", "b"]'

和“”。join（x），其中x是一个字符串，返回相同的字符串。因此，lambda将一行转换为字符串

但似乎您想要的是：在连接行中的每个元素之前，将它们转换为字符串：

lambda row: ''.join(str(x) for x in row)

str（row）将行转换为字符串，例如：

str([1, 2, 3]) => '[1, 2, 3]'
str(['a','b']) => '["a", "b"]'

和“”。join（x），其中x是一个字符串，返回相同的字符串。因此，lambda将一行转换为字符串

但似乎您想要的是：在连接行中的每个元素之前，将它们转换为字符串：

lambda row: ''.join(str(x) for x in row)

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如何工作

df.astype（str）.apply（'''.join，axis=1）

？也许可以解释输入和预期输出是什么，所以我们不必学习R来回答这个Python问题；-）还有如何工作

df.astype（str）.values.sum（axis=1）

？如何工作

df.astype（str）.apply（''.join，axis=1）

？也许可以解释输入和预期输出是什么，所以我们不必学习R来回答这个Python问题；-）还有，df.astype（str.values.sum（axis=1）是如何工作的呢？谢谢，它工作得很好！不知何故，我认为python将以与R相同的方式向量化

str（）

。谢谢，它可以工作！不知何故，我认为python将以与R相同的方式向量化

str（）。