pandas两列值合并成一列|极客笔记

pandas两列值合并成一列

在数据处理过程中，我们经常会遇到需要将两列值合并成一列的情况。这在pandas库中是一个非常常见的操作，本文将详细介绍如何使用pandas来实现这个任务。

1. 使用concat函数

我们可以使用pandas的concat函数来合并两列值。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用concat函数合并两列值
df['C'] = df[['A', 'B']].apply(lambda x: ''.join(map(str, x)), axis=1)

print(df)

运行结果如下：

   A  B   C
0  1  a  1a
1  2  b  2b
2  3  c  3c
3  4  d  4d

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列值的DataFrame，然后使用apply函数和lambda表达式将这两列值合并成一列，并将结果存储在新的列’C’中。

2. 使用加法运算符

除了使用concat函数外，我们还可以使用加法运算符来合并两列值。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用加法运算符合并两列值
df['C'] = df['A'].astype(str) + df['B']

print(df)

运行结果如下：

   A  B   C
0  1  a  1a
1  2  b  2b
2  3  c  3c
3  4  d  4d

在这个示例中，我们将列’A’转换为字符串类型，然后使用加法运算符将列’A’和列’B’的值合并成一列，并将结果存储在新的列’C’中。

3. 使用join函数

除了concat函数和加法运算符，我们还可以使用join函数来合并两列值。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用join函数合并两列值
df['C'] = df[['A', 'B']].apply(lambda x: ''.join(map(str, x)), axis=1)

print(df)

运行结果如下：

   A  B   C
0  1  a  1a
1  2  b  2b
2  3  c  3c
3  4  d  4d

在这个示例中，我们使用join函数将两列值合并成一列，并将结果存储在新的列’C’中。

结论

通过上面的示例，我们学习了如何使用pandas库来将两列值合并成一列。在数据处理的过程中，这个操作是非常常见且实用的。无论是使用concat函数、加法运算符还是join函数，我们都可以轻松地实现这个任务。

pandas两列值合并成一列