pandas 字符传拼接

在 pandas 中，可以使用 "+" 或者 ".str.cat()" 方法来进行字符串拼接。

例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含两列名为 "first_name" 和 "last_name"，我们想要将这两列字符串进行拼接并创建新的一列 "full_name"，可以使用以下代码：

df['full_name'] = df['first_name'] + ' ' + df['last_name']

另外，也可以使用 ".str.cat()" 方法来完成相同的任务：

df['full_name'] = df['first_name'].str.cat(df['last_name'], sep=' ')

需要注意的是，如果有空值（NaN）的情况，使用 "+" 方法进行拼接时会出现错误，而 ".str.cat()" 方法则可以处理空值情况。

相关问题

pandas 字符串拼接

在Pandas中，可以使用加号运算符进行字符串拼接。首先，将要拼接的字符串赋值给一个变量，然后使用加号将它们连接起来。比如，假设你有一个名为"hello"的字符串和一个名为"pandas!"的字符串，你可以通过以下代码将它们拼接起来：
y = "hello" + " pandas!"
这样，变量y的值就是"hello pandas!"。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Python】Pandas处理字符串方法汇总](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/128423399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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pandas 字符串整理

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了许多用于处理字符串的函数和方法。在处理字符串时，我们经常需要进行一些整理和清理工作，例如去除空格、删除重复值、替换特定字符等。Pandas提供了一系列向量化字符串操作方法，可以快速高效地完成这些任务。
其中一些常用的方法包括：
1. str.strip()：去除字符串两端的空格或指定字符。
2. str.lower()和str.upper()：将字符串转换为小写或大写。
3. str.replace()：替换字符串中的指定字符。
4. str.split()：将字符串按照指定分隔符分割成列表。
5. str.cat()：将多个字符串拼接成一个字符串。
6. str.contains()：判断字符串是否包含指定字符。
7. str.extract()：从字符串中提取符合指定模式的子串。
8. str.len()：计算字符串长度。
9. str.isnumeric()：判断字符串是否为数字。
10. str.join()：将列表中的字符串按照指定字符拼接成一个字符串。

例如，可以使用df['姓名'].str.replace(' ','')方法去除数据集中姓名列中的空格，使得数据更加整洁。