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
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)
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']
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
当使用加法运算符+将列与字符串连接起来时,如果其中任何一个是NaN,则整个输出将是NaN,因此使用fillna()
df["join"] = "some" + df["col"].fillna(df["val_if_nan"])
下面是一个我觉得非常通用的实现:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame([[0, 'the', 'quick', 'brown'],
...: [1, 'fox', 'jumps', 'over'],
...: [2, 'the', 'lazy', 'dog']],
...: columns=['c0', 'c1', 'c2', 'c3'])
In [3]: def str_join(df, sep, *cols):
...: from functools import reduce
...: return reduce(lambda x, y: x.astype(str).str.cat(y.astype(str), sep=sep),
...: [df[col] for col in cols])
...:
In [4]: df['cat'] = str_join(df, '-', 'c0', 'c1', 'c2', 'c3')
In [5]: df
Out[5]:
c0 c1 c2 c3 cat
0 0 the quick brown 0-the-quick-brown
1 1 fox jumps over 1-fox-jumps-over
2 2 the lazy dog 2-the-lazy-dog
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)