Python Pandas中以前列的新列

我有一个带有一些列的数据框：

>>data.columns.values
array(['Sheet', 'Row', 'Column', 'Cell', 'V0', 'Thx', 'dV', 'Vd'], dtype=object)

每行包含图纸、行等的不同值

根据图纸、行等信息，我将创建一个PDF文件标题，如下所示：

data['title'] = "Sheet%s_Row%s_Column%s_Cell%s" % (data['Sheet'], data['Row'], data['Column'], data['Cell'])

title=工作表%s\u行%s\u列%s\u单元格%s.pdf

因此，我希望直接创建另一列名为

title

的字符串，并像下面这样存储不同的标题，而不是迭代数据帧的每一行并每次创建一个标题：

data['title'] = "Sheet%s_Row%s_Column%s_Cell%s" % (data['Sheet'], data['Row'], data['Column'], data['Cell'])

但这不起作用，似乎是在每个

%s

---

如何从每行的信息中创建此

标题
列，而不必遍历整个数据帧？
一种方法是使用
DataFrame.apply（）
和
axis=1
。范例-

data['title'] = data.apply(lambda row: "Sheet{}_Row{}_Column{}_Cell{}".format(row['Sheet'], row['Row'], row['Column'], row['Cell']) , axis=1)


演示-

In [52]: df = pd.DataFrame([['A','B'],['C','D'],['E','F']] , columns=['Sheet','row'])

In [53]: df
Out[53]:
  Sheet row
0     A   B
1     C   D
2     E   F

In [54]: df['title'] = df.apply(lambda row: "Sheet{}_row{}".format(row['Sheet'],row['row']) , axis=1)

In [55]: df
Out[55]:
  Sheet row        title
0     A   B  SheetA_rowB
1     C   D  SheetC_rowD
2     E   F  SheetE_rowF

下面是另一种方法，您可以事先指定对哪些列进行操作：

var = ['Sheet','row']

df['title'] = reduce(lambda x,y: x+'_'+y, [v + df[v] for v in var])

Out[284]:
  Sheet row        title
0     A   B  SheetA_rowB
1     C   D  SheetC_rowD
2     E   F  SheetE_rowF

感谢Anand，然而，在我的for循环解决方案中，我也使用了这个
行['Sheet']
，所以我要问：这个lambda函数是否也在整个数据帧上迭代？。谢谢是的，它正在迭代整个数据帧。只是迭代是pandas.ok内部的，所以我假设它可能比我的解决方案
for index，row in data.iterrows（）更快。
取决于您对for循环所做的操作。要创建一个您想要的全新列，我认为没有任何向量化方法（尽管我可能是错的）。