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。

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

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。

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

.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。

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)