连接数据框的两列值答案

【问题标题】：Concat two columns values of dataframe连接数据框的两列值
【发布时间】：2021-02-09 21:36:42
【问题描述】：

我有一个如下的数据框：

     Name  Age
0    Alex   10
1     Bob   12
2  Clarke   13

数据框创建为：

data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])

我想将两列的字符串连接为：

     Name      Age
0    10 Alex   10 
1    12 Bob    12 
2    13 Clarke 13

我尝试使用df["Name"] = df["Age"]+" "+df["Name"]，结果出现以下错误：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“”，第 1 行，in 文件 "/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/common.py", 第 65 行，在 new_method 中返回方法（自我，其他）文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/init.py”，第 343 行，在包装器中结果 = 算术运算（左值，右值，运算）文件“/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/array_ops.py”，第 189 行，在算术运算中 res_values = na_arithmetic_op(lvalues, rvalues, op) 文件 "/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/array_ops.py", 第 149 行，在 na_arithmetic_op 结果 = masked_arith_op(left, right, op) 文件 "/anaconda3/envs/env1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/ops/array_ops.py", 第 111 行，在 masked_arith_op 中结果[掩码] = op(xrav[掩码], y) numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'add' 不包含具有签名匹配类型的循环 (dtype(' dtype('

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

由于Age 是int 列，您需要使用astype 将其转换为str

In [2511]: df['Name'] = df["Age"].astype(str) + " " + df["Name"]

In [2511]: df['Name']
Out[2511]: 
0      10 Alex
1       12 Bob
2    13 Clarke

【讨论】：

【解决方案2】：

`Series.str.cat`

df['Name'] = df['Age'].astype(str).str.cat(df['Name'], sep=' ')

        Name  Age
0    10 Alex   10
1     12 Bob   12
2  13 Clarke   13

【讨论】：

OKey，下次我会说这个答案和我的一样，稍后发布@Ch3steR
好吧，对不起，我理解你的观点，欢迎留言，我投赞成票
无需抱歉，在 SO 中经常发生用户发布相同答案的情况，我对您的评论感到有点惊讶，仅此而已。您发布了很多很酷的答案，我向您学习。这与代表 TBH 无关。我是pandas的贡献者，我也知道一点熊猫：P
它有效，但我只能接受一个答案。已投票。

【解决方案3】：

这是一个可能的解决方案：

df['Name'] = df['Age'].map(str) + ' ' + df['Name']

【讨论】：

它有效，但我只能接受一个答案。已投票。

【解决方案4】：

你可以使用：

df['Name']=df['Age'].apply(lambda x :str(x)) + ' ' + df['Name']

【讨论】：

它有效，但我只能接受一个答案。已投票。

【解决方案5】：

我们可以使用 apply 函数将数据帧“age”列从 int 转换为字符串，然后使用“+”运算符将其连接到“name”列。

df["name"] = df["age"].apply(str) + " " + df["name"]

df[“名称”]

输出看起来像这样

0 10 亚历克斯 1 12 鲍勃 2 13 克拉克

【讨论】：