我有一个20 x 4000的数据帧在Python中使用熊猫。其中两列分别命名为Year和quarter。我想创建一个名为period的变量,使Year = 2000, quarter= q2变为2000q2。
有人能帮忙吗?
我有一个20 x 4000的数据帧在Python中使用熊猫。其中两列分别命名为Year和quarter。我想创建一个名为period的变量,使Year = 2000, quarter= q2变为2000q2。
有人能帮忙吗?
当前回答
下面是我对上述解决方案的总结,将两个具有int和str值的列连接/组合成一个新列,在列值之间使用分隔符。有三种解决方案可以达到这个目的。
# be cautious about the separator, some symbols may cause "SyntaxError: EOL while scanning string literal".
# e.g. ";;" as separator would raise the SyntaxError
separator = "&&"
# pd.Series.str.cat() method does not work to concatenate / combine two columns with int value and str value. This would raise "AttributeError: Can only use .cat accessor with a 'category' dtype"
df["period"] = df["Year"].map(str) + separator + df["quarter"]
df["period"] = df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{} && {}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
df["period"] = df.apply(lambda x: f'{x["Year"]} && {x["quarter"]}', axis=1)
其他回答
让我们假设你的数据框架是df,列是Year和Quarter。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Quarter':'q1 q2 q3 q4'.split(), 'Year':'2000'})
假设我们想要查看数据框架;
df
>>> Quarter Year
0 q1 2000
1 q2 2000
2 q3 2000
3 q4 2000
最后,将年度和季度连接起来,如下所示。
df['Period'] = df['Year'] + ' ' + df['Quarter']
现在可以打印df来查看结果的数据框架。
df
>>> Quarter Year Period
0 q1 2000 2000 q1
1 q2 2000 2000 q2
2 q3 2000 2000 q3
3 q4 2000 2000 q4
如果你不想要年和季度之间的空间,只需删除它做;
df['Period'] = df['Year'] + df['Quarter']
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
df['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)
产生这个数据框架
Year quarter period
0 2014 q1 2014q1
1 2015 q2 2015q2
该方法通过将df[['Year', 'quarter']]替换为数据帧的任意列片来泛化任意数量的字符串列,例如df.iloc[:,0:2]。Apply (lambda x: " .join(x), axis=1)。
您可以在这里查看有关apply()方法的更多信息
使用.combine_first。
df['Period'] = df['Year'].combine_first(df['Quarter'])
类似于@geher的答案,但可以使用任何你喜欢的分隔符:
SEP = " "
INPUT_COLUMNS_WITH_SEP = ",sep,".join(INPUT_COLUMNS).split(",")
df.assign(sep=SEP)[INPUT_COLUMNS_WITH_SEP].sum(axis=1)
可以使用DataFrame的assign方法:
df= (pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']}).
assign(period=lambda x: x.Year+x.quarter ))