Pandas에서 연도 및 분기 열을 단일 기간 열로 결합하려면 어떻게 해야 합니까?

새 기간 열의 열 연결

문제 설명:

"연도"라는 열이 있는 Pandas 데이터프레임을 생각해 보세요. "분기"(아래 참조):

<br>연도 분기<br>2000 q2<br>2001 q3<br>

목표는 다음과 같습니다. "연도"와 "분기" 열을 결합하여 "기간"이라는 새 열을 생성하여 다음을 얻습니다. 결과:

<br>연도 분기<br>2000년 2분기 2000년 2분기<br>2001년 3분기 2001q3<br>

해결책:

Python에서 문자열 열을 연결하려면 " " 연산자를 직접 사용할 수 있습니다.

df["기간"] = df["Year"].astype(str) df["quarter"]

Python 3에서는 "연도" 열을 문자열로 변환해야 합니다. astype(str)을 사용하여 위의 예에 표시된 대로 연결을 수행합니다.

열 중 하나 또는 둘 다 문자열 유형이 아닌 경우 이 변환 단계는 다음을 수행하는 데 매우 중요합니다. 예상치 못한 결과를 방지하세요.

추가 옵션:

여러 문자열 열을 연결하기 위해 Pandas는 편리한 agg 기능을 제공합니다.

df['기간'] = df[['연도', '분기', ...]].agg('-'.join, axis=1)<br>

여기서 '-'는 열 값을 조인하는 데 사용되는 구분자 문자열을 나타냅니다. 이 방법은 여러 문자열 열을 처리할 때 특히 유용합니다.

위 내용은 Pandas에서 연도 및 분기 열을 단일 기간 열로 결합하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!