如何有效地連接 Pandas DataFrame 中的文字列？

在Pandas DataFrame 中連接文本列的有效技術

在資料操作領域，經常需要將多個文本列組合成一個單一的、有凝聚力的列。讓我們探討一個涉及具有「年份」和「季度」列的 DataFrame 的常見場景，其中目標是建立一個代表組合值的新「週期」列。

為了實現這一目標，我們採用以下策略:

直接連接（字串列）

如果都是「年份」和' quarter'列是字串類型，我們可以直接使用以下方式連接它們：

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

類型轉換（非字串列）

如果columns不是字串類型，我們必須先將它們轉換為strings:

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

注意：在連接過程中小心處理 NaN。

多個字串列的聚合

處理時對於多個字串列，我們可以利用「agg」函數：

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

這裡，「-」充當列值之間的分隔符號。

透過採用這些技術，您可以輕鬆地組合 Pandas DataFrame 中的文字列，為無縫資料處理和分析。

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