Answers:
如果两个列都是字符串,则可以直接将它们连接起来:
df["period"] = df["Year"] + df["quarter"]
如果其中一列(或两列)均未输入字符串,则应首先将其转换为字符串,
df["period"] = df["Year"].astype(str) + df["quarter"]
如果需要连接多个字符串列,则可以使用agg
:
df['period'] = df[['Year', 'quarter', ...]].agg('-'.join, axis=1)
其中“-”是分隔符。
sum
。
dataframe["period"] = dataframe["Year"].map(str) + dataframe["quarter"].map(str)
映射只是将字符串转换应用于所有条目。
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
df['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)
产生此数据框
Year quarter period
0 2014 q1 2014q1
1 2015 q2 2015q2
此方法通过替换df[['Year', 'quarter']]
为数据框的任何列切片(例如)将其推广为任意数量的字符串列df.iloc[:,0:2].apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)
。
您可以在此处查看有关apply()方法的更多信息
lambda x: ''.join(x)
只是''.join
,不?
lambda x: ''.join(x)
构造的lambda部分什么也没做;就像使用lambda x: sum(x)
而不是sum
。
''.join
,即:df['period'] = df[['Year', 'quarter']].apply(''.join, axis=1)
。
join
仅str
接受可迭代的实例。使用map
将它们全部转换为str
,然后使用join
。
[''.join(i) for i in zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]
或稍慢但更紧凑:
df.Year.str.cat(df.quarter)
df['Year'].astype(str) + df['quarter']
更新:时序图熊猫0.23.4
让我们在200K行DF上进行测试:
In [250]: df
Out[250]:
Year quarter
0 2014 q1
1 2015 q2
In [251]: df = pd.concat([df] * 10**5)
In [252]: df.shape
Out[252]: (200000, 2)
更新:使用Pandas 0.19.0的新计时
定时不CPU / GPU优化(从排序最快到最慢):
In [107]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 131 ms per loop
In [106]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 161 ms per loop
In [108]: %timeit df.Year.str.cat(df.quarter)
10 loops, best of 3: 189 ms per loop
In [109]: %timeit df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 567 ms per loop
In [110]: %timeit df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 584 ms per loop
In [111]: %timeit df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
1 loop, best of 3: 24.7 s per loop
时序采用CPU / GPU优化:
In [113]: %timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 53.3 ms per loop
In [114]: %timeit df['Year'].map(str) + df['quarter']
10 loops, best of 3: 65.5 ms per loop
In [115]: %timeit df.Year.str.cat(df.quarter)
10 loops, best of 3: 79.9 ms per loop
In [116]: %timeit df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 230 ms per loop
In [117]: %timeit df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)
1 loop, best of 3: 230 ms per loop
In [118]: %timeit df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
1 loop, best of 3: 9.38 s per loop
回答@ anton-vbr的贡献
df.T.apply(lambda x: x.str.cat(sep=''))
该方法cat()
的的.str
访问可以很好地表现这一点:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([["2014", "q1"],
... ["2015", "q3"]],
... columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
Year Quarter
0 2014 q1
1 2015 q3
>>> df['Period'] = df.Year.str.cat(df.Quarter)
>>> print(df)
Year Quarter Period
0 2014 q1 2014q1
1 2015 q3 2015q3
cat()
甚至允许您添加分隔符,因此,例如,假设年份和期间只有整数,则可以执行以下操作:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[2014, 1],
... [2015, 3]],
... columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
Year Quarter
0 2014 1
1 2015 3
>>> df['Period'] = df.Year.astype(str).str.cat(df.Quarter.astype(str), sep='q')
>>> print(df)
Year Quarter Period
0 2014 1 2014q1
1 2015 3 2015q3
连接多列只是传递一系列列表或包含除第一列之外的所有列的数据框作为要str.cat()
在第一列(系列)上调用的参数的问题:
>>> df = pd.DataFrame(
... [['USA', 'Nevada', 'Las Vegas'],
... ['Brazil', 'Pernambuco', 'Recife']],
... columns=['Country', 'State', 'City'],
... )
>>> df['AllTogether'] = df['Country'].str.cat(df[['State', 'City']], sep=' - ')
>>> print(df)
Country State City AllTogether
0 USA Nevada Las Vegas USA - Nevada - Las Vegas
1 Brazil Pernambuco Recife Brazil - Pernambuco - Recife
请注意,如果您的pandas数据框/系列具有空值,则需要包括参数na_rep以用字符串替换NaN值,否则合并的列将默认为NaN。
lambda
或更好(也可能更有效率)map
。读起来也很干净。
str.cat()
。我将修改答案
sep
关键字吗?在pandas-0.23.4中。谢谢!
sep
仅当您打算分隔串联字符串的各个部分时,才需要该参数。如果遇到错误,请向我们显示您的失败示例。
这次通过string.format()使用lamba函数。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'Quarter': ['q1', 'q2']})
print df
df['YearQuarter'] = df[['Year','Quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
print df
Quarter Year
0 q1 2014
1 q2 2015
Quarter Year YearQuarter
0 q1 2014 2014q1
1 q2 2015 2015q2
这使您可以根据需要使用非字符串并重新格式化值。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'Quarter': [1, 2]})
print df.dtypes
print df
df['YearQuarter'] = df[['Year','Quarter']].apply(lambda x : '{}q{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
print df
Quarter int64
Year object
dtype: object
Quarter Year
0 1 2014
1 2 2015
Quarter Year YearQuarter
0 1 2014 2014q1
1 2 2015 2015q2
虽然@silvado的答案很好,但如果更改df.map(str)
为df.astype(str)
它会更快:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
In [131]: %timeit df["Year"].map(str)
10000 loops, best of 3: 132 us per loop
In [132]: %timeit df["Year"].astype(str)
10000 loops, best of 3: 82.2 us per loop
让我们假设您 dataframe
的df
列Year
和为Quarter
。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Quarter':'q1 q2 q3 q4'.split(), 'Year':'2000'})
假设我们要看数据框;
df
>>> Quarter Year
0 q1 2000
1 q2 2000
2 q3 2000
3 q4 2000
最后,将Year
和连接Quarter
如下。
df['Period'] = df['Year'] + ' ' + df['Quarter']
现在print
df
,您可以查看生成的数据框。
df
>>> Quarter Year Period
0 q1 2000 2000 q1
1 q2 2000 2000 q2
2 q3 2000 2000 q3
3 q4 2000 2000 q4
如果您不想在年份和季度之间留出空间,只需将其删除即可;
df['Period'] = df['Year'] + df['Quarter']
df['Period'] = df['Year'].map(str) + df['Quarter'].map(str)
TypeError: Series cannot perform the operation +
跑步df2['filename'] = df2['job_number'] + '.' + df2['task_number']
或跑步时都会得到df2['filename'] = df2['job_number'].map(str) + '.' + df2['task_number'].map(str)
。
df2['filename'] = df2['job_number'].astype(str) + '.' + df2['task_number'].astype(str)
确实可行。
dataframe
我在上面创建的示例,您将看到所有列都是string
。
这是我发现非常通用的实现:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame([[0, 'the', 'quick', 'brown'],
...: [1, 'fox', 'jumps', 'over'],
...: [2, 'the', 'lazy', 'dog']],
...: columns=['c0', 'c1', 'c2', 'c3'])
In [3]: def str_join(df, sep, *cols):
...: from functools import reduce
...: return reduce(lambda x, y: x.astype(str).str.cat(y.astype(str), sep=sep),
...: [df[col] for col in cols])
...:
In [4]: df['cat'] = str_join(df, '-', 'c0', 'c1', 'c2', 'c3')
In [5]: df
Out[5]:
c0 c1 c2 c3 cat
0 0 the quick brown 0-the-quick-brown
1 1 fox jumps over 1-fox-jumps-over
2 2 the lazy dog 2-the-lazy-dog
更有效的是
def concat_df_str1(df):
""" run time: 1.3416s """
return pd.Series([''.join(row.astype(str)) for row in df.values], index=df.index)
这是一个时间测试:
import numpy as np
import pandas as pd
from time import time
def concat_df_str1(df):
""" run time: 1.3416s """
return pd.Series([''.join(row.astype(str)) for row in df.values], index=df.index)
def concat_df_str2(df):
""" run time: 5.2758s """
return df.astype(str).sum(axis=1)
def concat_df_str3(df):
""" run time: 5.0076s """
df = df.astype(str)
return df[0] + df[1] + df[2] + df[3] + df[4] + \
df[5] + df[6] + df[7] + df[8] + df[9]
def concat_df_str4(df):
""" run time: 7.8624s """
return df.astype(str).apply(lambda x: ''.join(x), axis=1)
def main():
df = pd.DataFrame(np.zeros(1000000).reshape(100000, 10))
df = df.astype(int)
time1 = time()
df_en = concat_df_str4(df)
print('run time: %.4fs' % (time() - time1))
print(df_en.head(10))
if __name__ == '__main__':
main()
最后,当使用sum
(concat_df_str2)时,结果不是简单的concat,它将转换为整数。
df.values[:, 0:3]
或df.values[:, [0,2]]
。
归纳为多列,为什么不这样做:
columns = ['whatever', 'columns', 'you', 'choose']
df['period'] = df[columns].astype(str).sum(axis=1)
使用zip
甚至可以更快:
df["period"] = [''.join(i) for i in zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]
图形:
import pandas as pd
import numpy as np
import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
myfuncs = {
"df['Year'].astype(str) + df['quarter']":
lambda: df['Year'].astype(str) + df['quarter'],
"df['Year'].map(str) + df['quarter']":
lambda: df['Year'].map(str) + df['quarter'],
"df.Year.str.cat(df.quarter)":
lambda: df.Year.str.cat(df.quarter),
"df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)":
lambda: df.loc[:, ['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1),
"df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1)":
lambda: df[['Year','quarter']].astype(str).sum(axis=1),
"df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1)":
lambda: df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{}{}'.format(x[0],x[1]), axis=1),
"[''.join(i) for i in zip(dataframe['Year'].map(str),dataframe['quarter'])]":
lambda: [''.join(i) for i in zip(df["Year"].map(str),df["quarter"])]
}
d = defaultdict(dict)
step = 10
cont = True
while cont:
lendf = len(df); print(lendf)
for k,v in myfuncs.items():
iters = 1
t = 0
while t < 0.2:
ts = timeit.repeat(v, number=iters, repeat=3)
t = min(ts)
iters *= 10
d[k][lendf] = t/iters
if t > 2: cont = False
df = pd.concat([df]*step)
pd.DataFrame(d).plot().legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.15))
plt.yscale('log'); plt.xscale('log'); plt.ylabel('seconds'); plt.xlabel('df rows')
plt.show()
最简单的解决方案:
通用解决方案
df['combined_col'] = df[['col1', 'col2']].astype(str).apply('-'.join, axis=1)
特定问题的解决方案
df['quarter_year'] = df[['quarter', 'year']].astype(str).apply(''.join, axis=1)
在.join之前的引号内指定首选的分隔符
此解决方案使用中间步骤将DataFrame的两列压缩为包含值列表的单列。这不仅适用于字符串,而且适用于所有类型的column-dtypes
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year': ['2014', '2015'], 'quarter': ['q1', 'q2']})
df['list']=df[['Year','quarter']].values.tolist()
df['period']=df['list'].apply(''.join)
print(df)
结果:
Year quarter list period
0 2014 q1 [2014, q1] 2014q1
1 2015 q2 [2015, q2] 2015q2
如前所述,您必须将每一列转换为字符串,然后使用加号运算符组合两个字符串列。使用NumPy可以大大提高性能。
%timeit df['Year'].values.astype(str) + df.quarter
71.1 ms ± 3.76 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
%timeit df['Year'].astype(str) + df['quarter']
565 ms ± 22.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
df2['filename'] = df2['job_number'].values.astype(str) + '.' + df2['task_number'].values.astype(str)
-> 输出:TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U21') dtype('<U21') dtype('<U21')
。job_number和task_number均为整数。
df['Year'].values.astype(str) + df.quarter
这是我上面的解决方案的摘要,该方法使用列值之间的分隔符将具有int和str值的两列连接/合并为新列。为此有三种解决方案。
# be cautious about the separator, some symbols may cause "SyntaxError: EOL while scanning string literal".
# e.g. ";;" as separator would raise the SyntaxError
separator = "&&"
# pd.Series.str.cat() method does not work to concatenate / combine two columns with int value and str value. This would raise "AttributeError: Can only use .cat accessor with a 'category' dtype"
df["period"] = df["Year"].map(str) + separator + df["quarter"]
df["period"] = df[['Year','quarter']].apply(lambda x : '{} && {}'.format(x[0],x[1]), axis=1)
df["period"] = df.apply(lambda x: f'{x["Year"]} && {x["quarter"]}', axis=1)
def madd(x):
"""Performs element-wise string concatenation with multiple input arrays.
Args:
x: iterable of np.array.
Returns: np.array.
"""
for i, arr in enumerate(x):
if type(arr.item(0)) is not str:
x[i] = x[i].astype(str)
return reduce(np.core.defchararray.add, x)
例如:
data = list(zip([2000]*4, ['q1', 'q2', 'q3', 'q4']))
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Year', 'quarter'])
df['period'] = madd([df[col].values for col in ['Year', 'quarter']])
df
Year quarter period
0 2000 q1 2000q1
1 2000 q2 2000q2
2 2000 q3 2000q3
3 2000 q4 2000q4
add(dataframe.iloc[:, 0:10])
?