daaframe数据合并两列形成年月

dataframe数据合并两列形成年月是指将一个dataframe中的两个含有年份和月份的列按照一定的规则进行合并，生成一个新的包含年月信息的列。这个操作在数据分析和数据处理中非常常见，例如对时间序列数据的处理和分析等。

在Python的dataframe中，这个操作可以通过pandas库中的apply()函数和lambda表达式来实现。具体的操作步骤如下：

1. 导入pandas库和数据文件；

2. 创建dataframe对象；

3. 对年份和月份两列使用apply()函数，将其转化为字符串类型，再通过字符串拼接的方式合并成新的年月字符串；

4. 将新的年月字符串作为新的一列添加到原dataframe中。

以下是一个Python代码示例：

import pandas as pd

#导入数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

#将年份和月份列合并成新的年月列
df['年月'] = df.apply(lambda x: str(x['年份']) + '/' + str(x['月份']), axis=1)

#输出结果
print(df.head())

这样，原dataframe中的年份和月份列就合并成了新的年月列，并添加到了原dataframe末尾。需要注意的是，合并后的年月列的数据类型是字符串型，如果需要进行后续的时间序列分析等操作，还需要进一步对数据类型进行转换和处理。