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백엔드 개발파이썬 튜토리얼Pandas DataFrame에서 텍스트 열을 효율적으로 연결하려면 어떻게 해야 합니까?

How Can I Efficiently Concatenate Text Columns in a Pandas DataFrame?

Pandas DataFrames에서 텍스트 열을 연결하는 효율적인 기술

데이터 조작 영역에서는 여러 텍스트 열을 하나의 응집력 있는 열로 결합해야 하는 경우가 종종 있습니다. 결합된 값을 나타내는 새로운 '기간' 열을 생성하는 것이 목표인 '연도' 및 '분기' 열이 있는 DataFrame과 관련된 일반적인 시나리오를 살펴보겠습니다.

이를 달성하기 위해 다음 전략을 사용합니다. :

직접 연결(문자열 열)

'연도'와 '분기'가 모두 있는 경우 열이 문자열 유형인 경우 다음을 사용하여 직접 연결할 수 있습니다.

df["period"] = df["Year"] + df["quarter"]

유형 변환(비문자열 열)

두 열 중 하나라도 문자열이 아닌 경우 입력한 경우 먼저 이를 다음으로 변환해야 합니다. 문자열:

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

주의: 연결 중에 NaN을 조심스럽게 처리하세요.

여러 문자열 열에 대한 집계

처리 시 여러 문자열 열을 사용하면 'agg'를 활용할 수 있습니다. 함수:

df['period'] = df[['Year', 'quarter', ...]].agg('-'.join, axis=1)

여기서 '-'는 열 값 사이의 구분 기호 역할을 합니다.

이러한 기술을 사용하면 Pandas DataFrame에서 텍스트 열을 쉽게 결합할 수 있습니다. 원활한 데이터 처리 및 분석

위 내용은 Pandas DataFrame에서 텍스트 열을 효율적으로 연결하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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