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
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
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"])
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)
我把…
listofcols = ['col1','col2','col3']
df['combined_cols'] = ''
for column in listofcols:
df['combined_cols'] = df['combined_cols'] + ' ' + df[column]
'''
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
