在pandas数据帧中组合两列文本
在pandas数据帧中组合两列文本
提问于 2013-10-15 17:42:53
我有一个使用pandas的Python格式的20x4000数据帧。这些列中有两列被命名为
和
..。我想创建一个名为
这使得
和
变成
..。
有人能帮上忙吗？
回答 18
Stack Overflow用户
发布于 2016-04-28 18:02:09
小数据集(< 150行)
[''.join(i) for i in zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]或者稍微慢一点，但更紧凑：
df.Year.str.cat(df.quarter)更大的数据集(> 150行)
df['Year'].astype(str) + df['quarter']更新：
时序图Pandas 0.23.4
让我们在200K行DF上测试它：
In [250]: df
Out[250]:
Year quarter
0 2014 q1
1 2015 q2
In [251]: df = pd.concat([df] * 10**5)
In [252]: df.shape
Out[252]: (200000, 2)更新：
使用Pandas 0.19.0的新计时
计时
不进行CPU/GPU优化(从最快到最慢排序)：
In [107]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 131 ms per loop
In [106]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 161 ms per loop
In [108]: %timeit df.Year.str.cat(df.quarter)
10 loops, best of 3: 189 ms per loop
In [109]: %timeit df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 567 ms per loop
In [110]: %timeit df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 584 ms per loop
In [111]: %timeit df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
1 loop, best of 3: 24.7 s per loop计时
使用CPU/GPU优化：
In [113]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 53.3 ms per loop
In [114]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 65.5 ms per loop
In [115]: %timeit df.Year.str.cat(df.quarter)
10 loops, best of 3: 79.9 ms per loop
In [116]: %timeit df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 230 ms per loop
In [117]: %timeit df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 230 ms per loop
In [118]: %timeit df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
1 loop, best of 3: 9.38 s per loop回答贡献者
@anton-vbr
Stack Overflow用户
发布于 2015-09-12 01:36:18
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
df['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)生成此数据帧
Year quarter period
0 2014 q1 2014q1
1 2015 q2 2015q2此方法可泛化为任意数量的字符串列，方法是将
对于数据帧的任何列切片，例如
..。
您可以查看有关apply()方法的更多信息
这里
Stack Overflow用户
发布于 2016-03-08 02:04:05
方法
的
访问者
在这一点上，效果真的很好：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([["2014", "q1"],
... ["2015", "q3"]],
... columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
Year Quarter
0 2014 q1
1 2015 q3
>>> df['Period'] = df.Year.str.cat(df.Quarter)
>>> print(df)
Year Quarter Period
0 2014 q1 2014q1
1 2015 q3 2015q3甚至允许您添加分隔符，例如，假设您只有年份和期间的整数，您可以这样做：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[2014, 1],
... [2015, 3]],
... columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
Year Quarter
0 2014 1
1 2015 3
>>> df['Period'] = df.Year.astype(str).str.cat(df.Quarter.astype(str), sep='q')
>>> print(df)
Year Quarter Period
0 2014 1 2014q1
1 2015 3 2015q3连接多个列只需将序列列表或包含除第一列之外的所有列的数据帧作为参数传递给
在第一列(系列)上调用：
>>> df = pd.DataFrame(
... [['USA', 'Nevada', 'Las Vegas'],
... ['Brazil', 'Pernambuco', 'Recife']],
... columns=['Country', 'State', 'City'],
... )
>>> df['AllTogether'] = df['Country'].str.cat(df[['State', 'City']], sep=' - ')
>>> print(df)
Country State City AllTogether
0 USA Nevada Las Vegas USA - Nevada - Las Vegas
1 Brazil Pernambuco Recife Brazil - Pernambuco - Recife请注意，如果您的pandas dataframe/series具有空值，则需要包括参数na
_
表示将NaN值替换为字符串，否则组合列默认为NaN。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/19377969
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