使用许多熊猫列创建新列的字符串格式答案

【问题标题】：String Formatting using many pandas columns to create a new one使用许多熊猫列创建新列的字符串格式
【发布时间】：2020-07-11 16:57:52
【问题描述】：

我想在 pandas DataFrame 中创建一个新列，就像使用 python f-Strings 或格式函数一样。这是一个例子：

df = pd.DataFrame({"str": ["a", "b", "c", "d", "e"],
                   "int": [1, 2, 3, 4, 5]})

print(df)

  str  int
0   a    1
1   b    2
2   c    3
3   d    4
4   e    5

我想获得：

  str  int concat
0   a    1   a-01
1   b    2   b-02
2   c    3   c-03
3   d    4   d-04
4   e    5   e-05

比如：

concat = f"{str}-{int:02d}"

但直接使用 pandas 列的元素。我想解决方案是使用 pandas map、apply、agg 但没有成功。

非常感谢您的帮助。

【问题讨论】：

df["concat"] = df["str"]+"-"+(df["int"].astype(str).str.zfill(2))

标签： python string pandas formatting

【解决方案1】：

将 lsit 理解与 f-strings 一起使用：

df['concat'] = [f"{a}-{b:02d}" for a, b in zip(df['str'], df['int'])]

或者可以使用apply:

df['concat'] = df.apply(lambda x: f"{x['str']}-{x['int']:02d}", axis=1)

或者来自 cmets 的解决方案 Series.str.zfill:

df["concat"] = df["str"] + "-" + df["int"].astype(str).str.zfill(2)

print (df)
  str  int concat
0   a    1   a-01
1   b    2   b-02
2   c    3   c-03
3   d    4   d-04
4   e    5   e-05

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 list comprehension 来构建 concat 列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"str": ["a", "b", "c", "d", "e"],
                   "int": [1, 2, 3, 4, 5]})

df['concat'] = [f"{s}-{i:02d}" for s, i in df[['str', 'int']].values]

print(df)

输出

  str  int concat
0   a    1   a-01
1   b    2   b-02
2   c    3   c-03
3   d    4   d-04
4   e    5   e-05

【讨论】：

【解决方案3】：

我还发现数组索引可以在 DataFrame 列上工作

df["concat"] = df.apply(lambda x: f"{x[0]}-{x[1]:02d}", axis=1)

print(df)

  str  int concat
0   a    1   a-01
1   b    2   b-02
2   c    3   c-03
3   d    4   d-04
4   e    5   e-05

看起来很时尚

【讨论】：

【解决方案4】：

你可以使用 pandas 的string concatenate 方法：

df['concat'] = df['str'].str.cat(df['int'].astype(str),sep='-0')

    str int concat
0   a   1   a-01
1   b   2   b-02
2   c   3   c-03
3   d   4   d-04
4   e   5   e-05

【讨论】：