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
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
其他回答
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
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。
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 ))
使用.combine_first。
df['Period'] = df['Year'].combine_first(df['Quarter'])
正如前面提到的，必须将每个列转换为字符串，然后使用加号运算符将两个字符串列合并。使用NumPy可以大大提高性能。
%timeit df['Year'].values.astype(str) + df.quarter
71.1 ms ± 3.76 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
%timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
565 ms ± 22.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
