pandas两列实现“连接+”操作

最新推荐文章于 2025-06-12 06:43:16 发布
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分类专栏： Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39622065/article/details/86664833
本文介绍了一种在 Pandas 中连接两列数据的技巧，通过将整数类型的列转换为字符串类型，从而实现如 3 和 4 连接成 34 的效果，而不是进行数学加法得到 7。这一技巧对于需要进行数据格式转换和组合的场景非常有用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 padas对于两列想实现连接操作，如3+4=34  而非3+4=7 可以将类型转化为str类型map（str）：

data["meg"]=data["YYYY"].map(str)+data["State"].map(str)

 

【pandas】连接
weixin_41545602的博客
12-29 581
连接 关系型连接 连接的基本理解 连接是将两个表整合成一个表，关系型数据常用的连接有四种：左连接，右连接，内连接，外连接，需要指定键值列，如上图所示。 需要注意的是当键值列存在重复值时，只需把握一个原则，即只要两边同时出现的值，就以笛卡尔积的方式加入，如果单边出现则根据连接形式进行处理。其中，关于笛卡尔积可用如下例子说明：设左表中键张三出现两次，右表中的张三也出现两次，那么逐个进行匹配，最后产生的表必然包含2*2个姓名为张三的行。 值连接merge 顾名思义，值连接就是两张表根据某一列的值或某几列的值的
Pandas连接两文字列
2401_83026894的博客
01-12 555
在这段代码中，先定义了一个名为 concat_cols 的函数，它接收一行数据作为参数 x，在函数内部，把这行数据中的 col1 和 col2 两个元素用逗号拼接起来。调用df[“col1”]的.str.cat方法，传入要拼接的列df[“col2”] ，并通过sep=","指定分隔符为逗号，拼接后的结果存入新列new_col，最后打印数据框。这段代码先利用zip函数将col1和col2两列同一行的元素一一配对，再通过列表推导式把配对元素用逗号拼接起来，最后将拼接好的列表作为新列添加到DataFrame中。
Pandas实现数据Concat拼接的完整指南
最新发布
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06-12 691
Pandas是Python中用于数据分析的核心库之一，其`concat()`函数是数据合并操作的核心工具。无论是纵向（行方向）还是横向（列方向）拼接，`concat()`都能灵活处理多个数据集的整合需求。本文将通过**示例代码**和**参数解析**，全面介绍`concat()`的用法，帮助开发者掌握数据拼接的核心技巧
6.Pandas数据连接
今夜不设防，让我们猎个痛快！
12-02 372
提供类似与SQL数据库中的join连接功能，支持左联、右联，内联和外联等全部四种连接操作类型。使用pd.merge（）合并时，会自动根据两者相同的column名称那一列，作为列进行合并，Concat函数实在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴做简单的融合。merge与concat的区别是在于，merge需要依据某一共同列来进行合并。可选值有{left，right，outer，inner}，默认是inner。merge只能完成两张表的连接.Concat是拼接，可以有多个表。
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python pandas分组聚合时字符串相加
weixin_45903952的博客
04-05 2571
python pandas分组聚合时字符串相加 import pandas as pd chengji=[[2,600100,95,100,"fe1"],[2,600100,98,99,"fe2"],[2,600100,95,98,"fe3"],[3,89774,98,97,"fe3"],[2,89774,90,96,"fe3"],[3,89774,94,93,"fe4"]] data=pd....
pandas两列拼接成一列数据
05-09
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Pandas实现一列数据分隔为两列
12-17
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拼接方法一览 文章目录拼接方法一览concat多表一次性匹配合并joinappend&多列拼接合并(.str.cat)list(zip)读取并且拼接多个文档的数据 concat pd.concat([df1, df2])#纵向拼接上下拼接 df = pd.concat([df1, df2],axis=1) #左右拼接横向拼接 pd.concat([df1,df2],keys=['df1','df2'],names=['d1','d2'] )#参数name指定每个层级索引的
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