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

.str访问器的cat()方法非常适用于此:

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([["2014", "q1"], 
...                    ["2015", "q3"]],
...                   columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
   Year Quarter
0  2014      q1
1  2015      q3
>>> df['Period'] = df.Year.str.cat(df.Quarter)
>>> print(df)
   Year Quarter  Period
0  2014      q1  2014q1
1  2015      q3  2015q3

Cat()甚至允许你添加分隔符，例如，假设你只有整数年和周期，你可以这样做:

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[2014, 1],
...                    [2015, 3]],
...                   columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
   Year Quarter
0  2014       1
1  2015       3
>>> df['Period'] = df.Year.astype(str).str.cat(df.Quarter.astype(str), sep='q')
>>> print(df)
   Year Quarter  Period
0  2014       1  2014q1
1  2015       3  2015q3

连接多个列只是将一个序列列表或一个包含除第一列外的所有数据帧作为参数传递给在第一列(series)上调用的str.cat():

>>> df = pd.DataFrame(
...     [['USA', 'Nevada', 'Las Vegas'],
...      ['Brazil', 'Pernambuco', 'Recife']],
...     columns=['Country', 'State', 'City'],
... )
>>> df['AllTogether'] = df['Country'].str.cat(df[['State', 'City']], sep=' - ')
>>> print(df)
  Country       State       City                   AllTogether
0     USA      Nevada  Las Vegas      USA - Nevada - Las Vegas
1  Brazil  Pernambuco     Recife  Brazil - Pernambuco - Recife

请注意，如果您的pandas dataframe/series有空值，您需要包括参数na_rep来用字符串替换NaN值，否则合并的列将默认为NaN。

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

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

更有效率的是

def concat_df_str1(df):
    """ run time: 1.3416s """
    return pd.Series([''.join(row.astype(str)) for row in df.values], index=df.index)

下面是一个时间测试:

import numpy as np
import pandas as pd

from time import time


def concat_df_str1(df):
    """ run time: 1.3416s """
    return pd.Series([''.join(row.astype(str)) for row in df.values], index=df.index)


def concat_df_str2(df):
    """ run time: 5.2758s """
    return df.astype(str).sum(axis=1)


def concat_df_str3(df):
    """ run time: 5.0076s """
    df = df.astype(str)
    return df[0] + df[1] + df[2] + df[3] + df[4] + \
           df[5] + df[6] + df[7] + df[8] + df[9]


def concat_df_str4(df):
    """ run time: 7.8624s """
    return df.astype(str).apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)


def main():
    df = pd.DataFrame(np.zeros(1000000).reshape(100000, 10))
    df = df.astype(int)

    time1 = time()
    df_en = concat_df_str4(df)
    print('run time: %.4fs' % (time() - time1))
    print(df_en.head(10))


if __name__ == '__main__':
    main()

最后，当使用sum(concat_df_str2)时，结果不是简单的concat，它将转换为整数。

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 ))