我把…

listofcols = ['col1','col2','col3']
df['combined_cols'] = ''

for column in listofcols:
    df['combined_cols'] = df['combined_cols'] + ' ' + df[column]
'''

这次使用了string.format()的lamba函数。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'Quarter': ['q1', 'q2']})
print df
df['YearQuarter'] = df[['Year','Quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
print df

  Quarter  Year
0      q1  2014
1      q2  2015
  Quarter  Year YearQuarter
0      q1  2014      2014q1
1      q2  2015      2015q2

这允许您使用非字符串并根据需要重新格式化值。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'Quarter': [1, 2]})
print df.dtypes
print df

df['YearQuarter'] = df[['Year','Quarter']].apply(lambda x : '{}q{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
print df

Quarter     int64
Year       object
dtype: object
   Quarter  Year
0        1  2014
1        2  2015
   Quarter  Year YearQuarter
0        1  2014      2014q1
1        2  2015      2015q2

def madd(x):
    """Performs element-wise string concatenation with multiple input arrays.

    Args:
        x: iterable of np.array.

    Returns: np.array.
    """
    for i, arr in enumerate(x):
        if type(arr.item(0)) is not str:
            x[i] = x[i].astype(str)
    return reduce(np.core.defchararray.add, x)

例如:

data = list(zip([2000]*4, ['q1', 'q2', 'q3', 'q4']))
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Year', 'quarter'])
df['period'] = madd([df[col].values for col in ['Year', 'quarter']])

df

    Year    quarter period
0   2000    q1  2000q1
1   2000    q2  2000q2
2   2000    q3  2000q3
3   2000    q4  2000q4

使用.combine_first。

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

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 ))

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']