Pandas 如何将多列合并成一列

在本文中，我们将介绍 Pandas Python 中如何将多列合并成一列。在数据处理中，我们通常需要从多个字段中组合成一个字段。例如，我们有一个数据集，在其中一个用户有姓名、姓氏、性别和年龄四个字段，而我们需要将这四个字段组合成一个完整的名称，为之后的分析和可视化做准备。在Pandas Python中，我们可以通过apply()方法将多列合并成一列。

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apply()函数是Pandas中的一个重要函数，它可以将一个函数应用到数据集的每一行或每一列。通过apply函数结合lambda表达式，我们可以将多个列合并成一个列并创建一个新的DataFrame。

我们以一个案例为例进行说明。

代码如下：

结果如下图所示：

在上面的代码中，我们首先定义了一个字典型的数据结构，然后将其转换为DataFrame。然后，我们使用apply()函数和lambda表达式将fname和lname列合并成fullname列。axis = 1指定将函数应用到每一行，而不是每一列。最后，我们在原始DataFrame上添加了一个新的fullname列。

我们可以根据需要使用这种方法的变体，每个列之间的分隔符不同，或者姓名和姓氏之间有其他字符。

比如下面代码：

得到的结果为：

Python中‘+’运算符不仅可以用于两个字符串相加，还可以将多列字符串相加。

代码如下：

结果如下所示：

在上面的代码中，我们使用‘+’运算符将fname和lname列合并为fullname列，不需要使用apply()函数和lambda表达式。

如果需要使用不同的分隔符，只需将‘+’运算符替换为所需的分隔符即可。

本文介绍了将多列合并为一列的两种方法。第一种方法是使用apply()函数和lambda表达式。这种方法非常灵活，可以包含不同的分隔符和其他字符。第二种方法是使用‘+’运算符。使用‘+’运算符时，您可以将多个字符串合并为单个字符串，无需使用apply()函数和lambda表达式。选择哪种方法取决于您的个人偏好和数据集的特点。

以上是两种常见的合并多列的方法，每种方法都有其优缺点，适用于不同的数据集和应用场景。希望本文能对您有所帮助。如果您在实际使用中遇到了其他问题，请随时参考Pandas官方文档或咨询数据科学相关的专业人士，以便更好地解决您的问题。