泛化到多个列，为什么不呢:

columns = ['whatever', 'columns', 'you', 'choose']
df['period'] = df[columns].astype(str).sum(axis=1)

下面是我对上述解决方案的总结，将两个具有int和str值的列连接/组合成一个新列，在列值之间使用分隔符。有三种解决方案可以达到这个目的。

# be cautious about the separator, some symbols may cause "SyntaxError: EOL while scanning string literal".
# e.g. ";;" as separator would raise the SyntaxError

separator = "&&" 

# pd.Series.str.cat() method does not work to concatenate / combine two columns with int value and str value. This would raise "AttributeError: Can only use .cat accessor with a 'category' dtype"

df["period"] = df["Year"].map(str) + separator + df["quarter"]
df["period"] = df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{} && {}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
df["period"] = df.apply(lambda x: f'{x["Year"]} && {x["quarter"]}', axis=1)

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

泛化到多个列，为什么不呢:

columns = ['whatever', 'columns', 'you', 'choose']
df['period'] = df[columns].astype(str).sum(axis=1)

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

使用.combine_first。

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