Python Concat数据帧的两列值

我有一个数据帧，如下所示：

     Name  Age
0    Alex   10
1     Bob   12
2  Clarke   13

数据帧创建为：

data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])

我想执行两列的字符串连接，如下所示：

     Name      Age
0    10 Alex   10 
1    12 Bob    12 
2    13 Clarke 13 

我尝试使用

df[“Name”]=df[“Age”]+“”+df[“Name”]

，结果出现以下错误：

回溯（最近一次调用）：文件“”，第1行，在 文件 “/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site packages/pandas/core/ops/common.py”， 第65行，采用新方法 返回方法（self，other）文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site packages/pandas/core/ops/init.py”， 第343行，在包装器中 结果=算术运算文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site packages/pandas/core/ops/array_ops.py”， 第189行，算术运算 res_values=na_算术_op（左值，右值，op）文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site packages/pandas/core/ops/array_ops.py”， 第149行，在na_算术运算中 结果=屏蔽的数组（左、右、op）文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site packages/pandas/core/ops/array_ops.py”， 第111行，在蒙面上 结果[mask]=op（xrav[mask]，y）numpy.core.\u exceptions.ufunctype错误：ufunc“add”不包含

---

使用签名匹配类型（dtype）循环（“由于

Age

是

int

列，因此需要使用

astype将其强制转换为
str

In [2511]: df['Name'] = df["Age"].astype(str) + " " + df["Name"]

In [2511]: df['Name']
Out[2511]: 
0      10 Alex
1       12 Bob
2    13 Clarke

以下是一个可能的解决方案：

df['Name'] = df['Age'].map(str) + ' ' + df['Name']

您可以使用：

df['Name']=df['Age'].apply（lambda x:str（x））+''+df['Name']
我们可以使用apply函数将数据帧“Age”列从int转换为字符串，然后使用“+”运算符将其连接到“Name”列

df[“name”]=df[“age”]。应用（str）+“+df[“name”]

df[“名称”]

输出将如下所示

0      10 Alex
1      12 Bob
2      13 Clarke
0 10亚历克斯
112鲍勃
2.13克拉克
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0      10 Alex
1      12 Bob
2      13 Clarke