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。
以上是如何有效地连接 Pandas DataFrame 中的文本列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
