如何有效地连接 Pandas DataFrame 中的文本列？

在 Pandas DataFrame 中连接文本列的有效技术

在数据操作领域，经常需要将多个文本列组合成一个单一的、有凝聚力的列。让我们探讨一个涉及具有“年份”和“季度”列的 DataFrame 的常见场景，其中目标是创建一个代表组合值的新“周期”列。

为了实现这一目标，我们采用以下策略:

直接连接（字符串列）

如果都是“年份”和 'quarter' 列是字符串类型，我们可以直接使用以下方式连接它们：

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

类型转换（非字符串列）

如果columns 不是字符串类型，我们必须首先将它们转换为strings:

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

注意：在连接过程中小心处理 NaN。

多个字符串列的聚合

处理时对于多个字符串列，我们可以利用“agg”函数：

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

这里，“-”充当列值之间的分隔符。

通过采用这些技术，您可以轻松地组合 Pandas DataFrame 中的文本列，为无缝数据处理和分析。

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