pandas两列组合为一列

你可以使用 Pandas 的字符串方法 `str.cat()` 来将两列组合为一列。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': ['X', 'Y', 'Z']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将两列组合为一列
df['combined'] = df['col1'].str.cat(df['col2'], sep='')

# 显示结果
print(df)

这将输出：

  col1 col2 combined
0    A    X       AX
1    B    Y       BY
2    C    Z       CZ

在这个示例中，我们使用 `str.cat()` 方法将 `col1` 和 `col2` 组合为名为 `combined` 的新列，并指定了空字符串作为分隔符。你可以根据需要更改分隔符。

相关问题

pandas 两列组合成字典

可以使用 pandas 的 `to_dict()` 方法将两列组合成字典。假设有一个 DataFrame，其中有两列 `key` 和 `value`，可以使用以下代码将它们组合成字典：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'c'], 'value': [1, 2, 3]})
result_dict = df.set_index('key')['value'].to_dict()
print(result_dict)

输出结果为：

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

其中，`set_index('key')` 将 DataFrame 的索引设置为 `key` 列，然后使用 `['value']` 选取 `value` 列，最后使用 `to_dict()` 方法将其转换为字典。

pandas apply 两列组合

如果你想要将两列的值组合在一起，可以使用 `apply` 方法结合 `lambda` 表达式来实现。假设你有一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame，其中包含两列 `col1` 和 `col2`，你可以使用以下代码将这两列的值组合在一起：

df['new_col'] = df.apply(lambda row: str(row['col1']) + str(row['col2']), axis=1)

在上面的代码中，`apply` 方法使用了一个 lambda 表达式，该表达式将 `col1` 和 `col2` 的值转换为字符串并将它们组合在一起。`axis=1` 参数表示应用该函数到行上而不是列上，并将结果存储在一个名为 `new_col` 的新列中。