当使用加法运算符+将列与字符串连接起来时，如果其中任何一个是NaN，则整个输出将是NaN，因此使用fillna()

df["join"] = "some" + df["col"].fillna(df["val_if_nan"])

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

使用.combine_first。

df['Period'] = df['Year'].combine_first(df['Quarter'])

df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
df['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)

产生这个数据框架

   Year quarter  period
0  2014      q1  2014q1
1  2015      q2  2015q2

该方法通过将df[['Year'， 'quarter']]替换为数据帧的任意列片来泛化任意数量的字符串列，例如df.iloc[:，0:2]。Apply (lambda x: " .join(x)， axis=1)。

您可以在这里查看有关apply()方法的更多信息

当使用加法运算符+将列与字符串连接起来时，如果其中任何一个是NaN，则整个输出将是NaN，因此使用fillna()

df["join"] = "some" + df["col"].fillna(df["val_if_nan"])

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 ))