Python 将数据帧值合并到新数据帧

我正在将Excel文件中的两个数据框值合并到一个新的数据框中，但合并后的值更改为十进制数。这是我的密码：

我希望合并的数据帧：

cable_block    pair
1              10
1              11
3              123
3              222

我插入了一个数据框，将这两个数据框与分隔符

/

组合在一起，下面是我的代码：

df['new_col'] = df[['cable_block', 'pair']].apply(lambda x: '/'.join(x.astype(str), axis=1))

我得到的结果是：

cable_block    pair   new_col
1              10     1.0/10.0
1              11     1.0/11.0
3              123    3.0/123.0
3              222    3.0/222.0

经过搜索，我找到了一个很好的答案 Psidom和SKIREBATTIE。所以我试着：

df['new_col'] = df['new_col'].applymap(str)

及

但它没有按它应该的方式工作。从代码上看，它应该是有效的，但我觉得奇怪的是它没有

---

还有其他解决方法吗？

为什么不使用

aType

df.astype(str).apply('/'.join,1)
Out[604]: 
0     1/10
1     1/11
2    3/123
3    3/222
dtype: object

---

首先，要删除尾随的

.0

，请确保数据为

int

：

 df = df.astype(int)

然后你可以做：

df['cable_block'].astype(str) + '/' + df['pair'].astype(str)

0     1/10
1     1/11
2    3/123
3    3/222
dtype: object

另一个确保格式正确的选项可以是：

 df.apply(lambda x: "%d/%d" %(x['cable_block'], x['pair']), axis=1)

0     1/10
1     1/11
2    3/123
3    3/222
dtype: object

---

数据框中的数据可能是浮点数，而不是整数。

您可以使用列表和f字符串：

df['new_col'] = [f'{cable_block}/{pair}' for cable_block, pair in df.values]

print(df)

   cable_block  pair new_col
0            1    10    1/10
1            1    11    1/11
2            3   123   3/123
3            3   222   3/222

该方法与备选方案比较合理：

df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True)

%timeit df['cable_block'].astype(str) + '/' + df['pair'].astype(str)  # 62.8 ms
%timeit [f'{cable_block}/{pair}' for cable_block, pair in df.values]  # 85.1 ms
%timeit list(map('/'.join, map(list, df.values.astype(str))))         # 157 ms
%timeit df.astype(str).apply('/'.join,1)                              # 1.11 s

---

您需要字符串有什么特别的原因吗？即使是

元组

也可能更有用/更有效地进行后续操作，但字符串的创建成本很高，操作起来也很困难。@jpp我试图使用字符串，因为我想要的输出看起来像是在分割两个数据帧。我认为使用字符串可能会保留数据的完整性。术语说明，您是串联字符串，而不是“两个数据帧”。数据帧是整个表，序列是列。@jpp注意到了这一点，谢谢你的注意。我仍然得到了与

.0

相同的输出。代码是正确的，但我没有得到正确的输出。是相同的数据帧吗？在你分享的那一个里面没有NaN。如果有，您可以先删除它们：

df=df.dropna（how='any'，axis=1）

！因此，应该首先删除NaN。谢谢你的帮助。很高兴它起了作用。您应该给出可复制的示例，这就是问题所在，dataframe没有您的NAN。我看到了在数据帧转换为stiring之后，NaN也会连接起来的一面，我可以一路使用.drop.contains（）。我将注意到这一点。谢谢。我的Excel文件中有两个以上的列，所以我想我需要指定要组合的数据帧。@RickyGuilar然后df[['cable_block'，'pair']].astype（str）.apply（'/'.join，1）谢谢，但我仍然得到了相同的输出。我认为'pair'数据帧是一个浮点，但当我尝试将其转换为int时，我得到了ValueError。尝试了，但得到了

ValueError:如果你愿意过危险的生活，就不能将float NaN转换为整数：
df['cable_block'].astype（int，errors='ignore'）.astype（str，errors='ignore'）+'/'+df['pair']）.astype（int，errors='ignore'）.astype（str，errors='ignore'）
df['new_col'] = [f'{cable_block}/{pair}' for cable_block, pair in df.values]

print(df)

   cable_block  pair new_col
0            1    10    1/10
1            1    11    1/11
2            3   123   3/123
3            3   222   3/222

df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True)

%timeit df['cable_block'].astype(str) + '/' + df['pair'].astype(str)  # 62.8 ms
%timeit [f'{cable_block}/{pair}' for cable_block, pair in df.values]  # 85.1 ms
%timeit list(map('/'.join, map(list, df.values.astype(str))))         # 157 ms
%timeit df.astype(str).apply('/'.join,1)                              # 1.11 s