pandas的DataFrame把几列数据合并成为新的一列

问题描述

我有一个用于模型训练的DataFrame如下图所示：

其中的country、province、city、county四列其实是位置信息的不同层级，应该合成一列用于模型训练

方法：

parent_teacher_data['address'] = parent_teacher_data['country']+parent_teacher_data['province']+parent_teacher_data['city']+parent_teacher_data['county']

就可以把四列合并成新的列address
如果某一列是非str类型的数据，那么我们需要用到map(str)将那一列数据类型做转换：

dataframe["newColumn"] = dataframe["age"].map(str) + dataframe["phone"] + dataframe["address”]

作者：AndrewHR
来源：优快云
原文：https://blog.youkuaiyun.com/gangyin5071/article/details/79601386

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我的实践：

1、这是data数据，有很多列，我现在需要把每一个column的value_counts统计出来，并放在一个dataframe中；

2、代码：

data_value_counts = pd.DataFrame()
for index,item in data.iteritems():  #遍历dataframe的每一列
    pd1 = pd.DataFrame({"1":item.value_counts().index,
                     "2":item.value_counts().values})
    data_value_counts[item.name]=pd1["1"].map(str) +"："+ pd1["2"].map(str)  #将两列合并为1列 ，dataframe的column属性在series这就是name属性
    
data_value_counts

结果