虽然@silvado的答案是好的，如果你把df.map(str)改为df.astype(str)，它会更快:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})

In [131]: %timeit df["Year"].map(str)
10000 loops, best of 3: 132 us per loop

In [132]: %timeit df["Year"].astype(str)
10000 loops, best of 3: 82.2 us per loop

如果两个列都是字符串，你可以直接连接它们:

df["period"] = df["Year"] + df["quarter"]

如果一个(或两个)列不是字符串类型的，你应该先转换它(它们)，

df["period"] = df["Year"].astype(str) + df["quarter"]

这样做时要当心nan !

如果你需要连接多个字符串列，你可以使用agg:

df['period'] = df[['Year', 'quarter', ...]].agg('-'.join, axis=1)

其中“-”是分隔符。

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

你可以使用lambda:

combine_lambda = lambda x: '{}{}'.format(x.Year, x.quarter)

然后使用它来创建新列:

df['period'] = df.apply(combine_lambda, axis = 1)

该解决方案使用中间步骤，将DataFrame的两列压缩为包含值列表的单列。 这不仅适用于字符串，而且适用于所有类型的列-dtype

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
df['list']=df[['Year','quarter']].values.tolist()
df['period']=df['list'].apply(''.join)
print(df)

结果:

   Year quarter        list  period
0  2014      q1  [2014, q1]  2014q1
1  2015      q2  [2015, q2]  2015q2

使用.combine_first。

df['Period'] = df['Year'].combine_first(df['Quarter'])