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Python进阶学习：Pandas–DataFrame–如何把几列数据合并成新的一列
🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~） 🌵文章目录🌵 🎉一、引言🔍二、合并列数据的几个方法🔎2.1 使用`+`运算符合并列数据🔎2.2 使用`join()`函数合并列数据🔎2.3 使用`apply()`函数合并列数据🔎2.4 使用`str.cat()`方法合并列数据 🌱三、合并列数据的应用场景举例💡四、合并列数据的注意事项🌟六、Pandas的其他相关功能🤝七、期待与你共同进步 🎉一、引言在数据分析中，我们有时需要将DataFrame中的多列数据合并成新的一列，以便于更好地观察和理解数据。本文将介绍在Pandas库中，如何使用DataFrame将多列数据合并成新的一列，并通过实例进行演示。 🔍二、合并列数据的几个方法在Pandas中，合并列数据主要涉及到字符串的连接操作。对于字符串类型的列，我们可以使用+运算符或者str.cat()函数进行连接。对于非字符串类型的列，如数值型或日期型，我们可能需要先将其转换为字符串类型，然后再进行连接。 🔎2.1 使用+运算符合并列数据 import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({ 'first_name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'], 'last_name': ['Doe', 'Smith', 'Johnson', 'Brown'] }) # 使用+运算符合并first_name和last_name列 df['full_name'] = df['first_name'] + ' ' + df['last_name'] print(df)输出： first_name last_name full_name 0 John Doe John Doe 1 Anna Smith Anna Smith 2 Peter Johnson Peter Johnson 3 Linda Brown Linda Brown 🔎2.2 使用join()函数合并列数据 import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({ 'first_name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'], 'last_name': ['Doe', 'Smith', 'Johnson', 'Brown'] }) # 使用join()函数合并first_name和last_name列 df['full_name'] = df[['first_name', 'last_name']].apply(lambda x: ' '.join(x), axis=1) print(df)输出： first_name last_name full_name 0 John Doe John Doe 1 Anna Smith Anna Smith 2 Peter Johnson Peter Johnson 3 Linda Brown Linda Brown 🔎2.3 使用apply()函数合并列数据 import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({ 'first_name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'], 'last_name': ['Doe', 'Smith', 'Johnson', 'Brown'] }) # 使用apply()函数合并first_name和last_name列 df['full_name'] = df.apply(lambda row: row['first_name'] + ' ' + row['last_name'], axis=1) print(df)输出： first_name last_name full_name 0 John Doe John Doe 1 Anna Smith Anna Smith 2 Peter Johnson Peter Johnson 3 Linda Brown Linda Brown 🔎2.4 使用str.cat()方法合并列数据 import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({ 'first_name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'], 'last_name': ['Doe', 'Smith', 'Johnson', 'Brown'] }) # 使用str.cat()方法合并first_name和last_name列 df['full_name'] = df['first_name'].str.cat(df['last_name'], sep=' ') print(df)输出： first_name last_name full_name 0 John Doe John Doe 1 Anna Smith Anna Smith 2 Peter Johnson Peter Johnson 3 Linda Brown Linda Brown 🌱三、合并列数据的应用场景举例合并列数据在数据分析和处理中有许多应用场景，例如： 将姓名、地址等多个字段合并成一个字段，便于后续的数据处理和分析。在特征工程中，通过合并多个特征列来创建新的特征，提高模型的性能。将日期和时间的两个字段合并成一个完整的日期时间字段。 💡四、合并列数据的注意事项在合并列数据时，需要注意以下几点： 确保要合并的列具有相同的行数，否则会出现错误。合并字符串列时，要注意字符串之间的分隔符，以避免混淆数据。如果合并后的列将用于后续的计算或分析，需要确保合并后的数据类型是正确的。 🌟六、Pandas的其他相关功能Pandas是一个强大的数据分析库，除了合并列数据外，还提供了许多其他功能，如数据筛选、排序、分组、聚合等。熟练掌握这些功能，可以更加高效地进行数据分析和处理。 🤝七、期待与你共同进步🌱 亲爱的读者，非常感谢你每一次的停留和阅读！你的支持是我们前行的最大动力！🙏 🌐 在这茫茫网海中，有你的关注，我们深感荣幸。你的每一次点赞👍、收藏🌟、评论💬和关注💖，都像是明灯一样照亮我们前行的道路，给予我们无比的鼓舞和力量。🌟 📚 我们会继续努力，为你呈现更多精彩和有深度的内容。同时，我们非常欢迎你在评论区留下你的宝贵意见和建议，让我们共同进步，共同成长！💬 💪 无论你在编程的道路上遇到什么困难，都希望你能坚持下去，因为每一次的挫折都是通往成功的必经之路。我们期待与你一起书写编程的精彩篇章！ 🎉 🌈 最后，再次感谢你的厚爱与支持！愿你在编程的道路上越走越远，收获满满的成就和喜悦！祝你编程愉快！🎉 |
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