Python 连接熊猫中的字符串列

我有一个pandas数据框，希望连接两列，同时保持数据框中的所有其他列相同。根据文档，我尝试了以下方法：

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

然而，结果似乎对某些行几乎有效。而在其他行中，它根本不起作用

请参见下面“代码2”列中的结果

请注意，“期间”列中的值并不都等于2017年。在上面的摘录中，它们只是这样

预期结果如下：

+---------+--------+--------------+
|  Code   | Period |    Code2     |
+---------+--------+--------------+
| 1000000 |   2017 | 1000000_2017 |
| 1100000 |   2017 | 1100000_2017 |
| 1101000 |   2017 | 1101000_2017 |
| 1101100 |   2017 | 1101100_2017 |
| 1101110 |   2017 | 1101110_2017 |
+---------+--------+--------------+

---

这里是两列的数字相加。通过将这些字符串转换为字符串，可以将这些字符串连接起来，例如：

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

或者，如果要将其与下划线分隔开：

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

---

如果您有两个以上的列，一个好的解决方案是使用

str.join

的

agg

。将整型列转换为字符串，以便连接它们（而不是以算术方式添加它们）

对于两列数据，这也很好：

df['Code2'] = df.astype(str).agg('_'.join, axis=1)
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

---

这两个是整数，而不是字符串，因此可以将它们相加。@WillemVanOnsem。哈，哇。有道理。我如何加入它们而不添加它们？

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

>>> 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

df[['Code', 'Period']].astype(str).agg('_'.join, axis=1)

0    1000000_2017
1    1100000_2017
2    1101000_2017
3    1101100_2017
4    1101110_2017
dtype: object

df['Code2'] = df.astype(str).agg('_'.join, axis=1)
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