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)

我把…

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

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

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)

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)

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。