我有一个20 x 4000的数据帧在Python中使用熊猫。其中两列分别命名为Year和quarter。我想创建一个名为period的变量,使Year = 2000, quarter= q2变为2000q2。
有人能帮忙吗?
我有一个20 x 4000的数据帧在Python中使用熊猫。其中两列分别命名为Year和quarter。我想创建一个名为period的变量,使Year = 2000, quarter= q2变为2000q2。
有人能帮忙吗?
当前回答
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
其他回答
让我们假设你的数据框架是df,列是Year和Quarter。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Quarter':'q1 q2 q3 q4'.split(), 'Year':'2000'})
假设我们想要查看数据框架;
df
>>> Quarter Year
0 q1 2000
1 q2 2000
2 q3 2000
3 q4 2000
最后,将年度和季度连接起来,如下所示。
df['Period'] = df['Year'] + ' ' + df['Quarter']
现在可以打印df来查看结果的数据框架。
df
>>> Quarter Year Period
0 q1 2000 2000 q1
1 q2 2000 2000 q2
2 q3 2000 2000 q3
3 q4 2000 2000 q4
如果你不想要年和季度之间的空间,只需删除它做;
df['Period'] = df['Year'] + df['Quarter']
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。
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)
使用.combine_first。
df['Period'] = df['Year'].combine_first(df['Quarter'])
我把…
listofcols = ['col1','col2','col3']
df['combined_cols'] = ''
for column in listofcols:
df['combined_cols'] = df['combined_cols'] + ' ' + df[column]
'''