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

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)

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。

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)

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)

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)