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

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)

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

下面是一个我觉得非常通用的实现:

In [1]: import pandas as pd 

In [2]: df = pd.DataFrame([[0, 'the', 'quick', 'brown'],
   ...:                    [1, 'fox', 'jumps', 'over'], 
   ...:                    [2, 'the', 'lazy', 'dog']],
   ...:                   columns=['c0', 'c1', 'c2', 'c3'])

In [3]: def str_join(df, sep, *cols):
   ...:     from functools import reduce
   ...:     return reduce(lambda x, y: x.astype(str).str.cat(y.astype(str), sep=sep), 
   ...:                   [df[col] for col in cols])
   ...: 

In [4]: df['cat'] = str_join(df, '-', 'c0', 'c1', 'c2', 'c3')

In [5]: df
Out[5]: 
   c0   c1     c2     c3                cat
0   0  the  quick  brown  0-the-quick-brown
1   1  fox  jumps   over   1-fox-jumps-over
2   2  the   lazy    dog     2-the-lazy-dog

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)