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)

def madd(x):
    """Performs element-wise string concatenation with multiple input arrays.

    Args:
        x: iterable of np.array.

    Returns: np.array.
    """
    for i, arr in enumerate(x):
        if type(arr.item(0)) is not str:
            x[i] = x[i].astype(str)
    return reduce(np.core.defchararray.add, x)

例如:

data = list(zip([2000]*4, ['q1', 'q2', 'q3', 'q4']))
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Year', 'quarter'])
df['period'] = madd([df[col].values for col in ['Year', 'quarter']])

df

    Year    quarter period
0   2000    q1  2000q1
1   2000    q2  2000q2
2   2000    q3  2000q3
3   2000    q4  2000q4

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。

我把…

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

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

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

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 ))