如何将 Pandas 中的年份和季度列合并为单个期间列？

连接新周期列的列

问题陈述：

考虑一个 Pandas 数据框，其中包含名为“Year”的列和“季度”，如下所示：

<br>年季度<br>2000 q2<br>2001 q3<br>

目标是通过组合“年份”和“季度”列来创建一个名为“期间”的新列，以获得以下内容结果：

<br>年季度<br>2000 q2 2000q2<br>2001 q3 2001q3<br>

解决方案：

在Python中连接字符串列，可以直接使用“ ”运算符：

<br>df["句点"] = df["Year"].astype(str) df["quarter"]<br>

注意，在Python 3中，需要先将“Year”列转换为字符串执行串联，如上例中使用 astype(str) 所示。

如果其中一列或两列不是字符串类型，则此转换步骤为对于避免意外结果至关重要。

其他选项：

为了连接多个字符串列，Pandas 提供了方便的聚合函数：

< ;pre>
df['期间'] = df[['年份', 'quarter', ...]].agg('-'.join, axis=1)

这里，'-'表示用于连接列的分隔符字符串价值观。此方法在处理多个字符串列时特别有用。

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