pandas A列是字符串，B列为空，A+B结果为A列字符串，该怎么写

可以使用 Pandas 中的 `fillna` 方法来填充 B 列中的空值，然后再使用字符串拼接操作。具体实现如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': ['hello', 'world', 'pandas'], 'B': [None, None, None]})

# 填充空值
df['B'].fillna('', inplace=True)

# 拼接字符串
df['A'] + df['B']

运行结果为：

0     hello
1     world
2    pandas
dtype: object

其中，`fillna` 方法的参数可以根据实际情况进行调整。如果 B 列不是空值，可以直接进行字符串拼接操作：`df['A'] + df['B']`。

相关问题

pandas中判断A列字符串和B列字符串是否相同，并增加一列判断结果

可以使用pandas的apply函数，将函数应用于每一个行上。具体步骤如下：

1. 创建新列，用于存储结果。

df['C'] = None

2. 定义一个函数，接受一行数据作为参数，并返回判断结果。

def is_same(row):
    if row['A'] == row['B']:
        return '相同'
    else:
        return '不同'

3. 使用apply函数，将这个函数应用于每一行数据，并将结果存入新列中。

df['C'] = df.apply(is_same, axis=1)

最终，新的判断结果就存储在C列中了。

pandas计算列内字符串长度

在pandas中，可以使用`str.len()`函数来计算列内字符串的长度。这个函数可以应用于Series或DataFrame中的字符串列。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算Name列内字符串的长度
df['Name_Length'] = df['Name'].str.len()

print(df)

输出结果如下：

      Name  Age  Name_Length
0    Alice   25            5
1      Bob   30            3
2  Charlie   35            7

在上面的示例中，我们使用`str.len()`函数计算了`Name`列内每个字符串的长度，并将结果存储在新的`Name_Length`列中。