在 pandas 的 dataframe 中合并两列文本-ag捕鱼王app官网

有时，使用数据集时，你需要组合两列或更多列以形成一列。例如，你有一个数据集，其中名字和姓氏以列分隔，现在你需要全名列。下面列出了完成此任务的不同方法。

1. 运算符

在以下各节中，我们将使用相同的 dataframe，如下所示：

import pandas as pd
data = [["ali", "azmat", "30"], ["sharukh", "khan", "40"], ["linus", "torvalds", "70"]]
df = pd.dataframe(data, columns=["first", "last", "age"])
print(df)

输出：

     first      last age
0      ali     azmat  30
1  sharukh      khan  40
2    linus  torvalds  70

运算符方法

仅当你要合并相同数据类型的数据时，才使用 运算符。

import pandas as pd
data = [["ali", "azmat", "30"], ["sharukh", "khan", "40"], ["linus", "torvalds", "70"]]
df = pd.dataframe(data, columns=["first", "last", "age"])
df["full name"] = df["first"]  " "  df["last"]
print(df)

输出：

     first      last age       full name
0      ali     azmat  30       ali azmat
1  sharukh      khan  40    sharukh khan
2    linus  torvalds  70  linus torvalds

df.map() 方法

你还可以使用 df.map() 函数合并两列的文本。

import pandas as pd
data = [["ali", "azmat", "30"], ["sharukh", "khan", "40"], ["linus", "torvalds", "70"]]
df = pd.dataframe(data, columns=["first", "last", "age"])
df["full name"] = df["first"].map(str)  " "  df["last"]
print(df)

输出：

     first      last age       full name
0      ali     azmat  30       ali azmat
1  sharukh      khan  40    sharukh khan
2    linus  torvalds  70  linus torvalds

df.apply() 方法

join() 函数也用于连接字符串。我们可以使用 df.apply() 函数将其应用于我们的 dataframe.df.apply() 函数用于在特定轴上应用另一个函数。

import pandas as pd
data = [["ali", "azmat", "30"], ["sharukh", "khan", "40"], ["linus", "torvalds", "70"]]
df["full name"] = df[["first", "last"]].apply(" ".join, axis=1)
print(df)

输出：

     first      last age       full name
0      ali     azmat  30       ali azmat
1  sharukh      khan  40    sharukh khan
2    linus  torvalds  70  linus torvalds

series.str.cat() 方法

我们也可以使用 series.str.cat() 方法将 series / index 中的字符串与给定的分隔符连接起来。

import pandas as pd
data = [["ali", "azmat", "30"], ["sharukh", "khan", "40"], ["linus", "torvalds", "70"]]
df["full name"] = df["first"].str.cat(df["last"], sep=" ")
print(df)

输出：

     first      last age       full name
0      ali     azmat  30       ali azmat
1  sharukh      khan  40    sharukh khan
2    linus  torvalds  70  linus torvalds

df.agg() 方法

与 df.apply() 相同，此方法还用于在指定轴上应用特定函数。

import pandas as pd
data = [["ali", "azmat", "30"], ["sharukh", "khan", "40"], ["linus", "torvalds", "70"]]
df["full name"] = df[["first", "last"]].agg(" ".join, axis=1)
print(df)

输出：

     first      last age       full name
0      ali     azmat  30       ali azmat
1  sharukh      khan  40    sharukh khan
2    linus  torvalds  70  linus torvalds