python Dataframe字符串合并的操作方法
python：Dataframe字符串合并的高效方法（一文詳解）
1.摘要
Dataframe的字符串合并包括2種場(chǎng)景，1.合并df中其中幾列字符串；2.將df中的字符串與外部字符串合并。
本文主要介紹在Python下對(duì)Dataframe進(jìn)行 字符串合并 操作的方法。首先，總結(jié)了實(shí)現(xiàn)上述功能主要的幾種方法：1.使用Lambda函數(shù)和apply函數(shù)的組合（推薦第1種方法：代碼簡(jiǎn)潔、靈活、邏輯清晰），2.使用apply函數(shù)，3.使用applymap函數(shù)，4.直接對(duì)列進(jìn)行字符串拼接；接著，依次對(duì)每種方法以具體例子進(jìn)行講解，包括輸入、處理、輸出，只管感受效果。。
2.講解2個(gè)場(chǎng)景的解決方案
2.1 對(duì)于場(chǎng)景1：合并df中其中幾列字符串的場(chǎng)景，有以下2種方案。
"""df樣例:"""
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id': [1, 2, 3, 4],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})
"""方法1：使用Lambda函數(shù)和apply函數(shù)的組合"""
df['combined1'] = df.apply(lambda row: f"序號(hào)：{row['id']}，姓名： {row['name']}", axis=1)
"""方法4：直接對(duì)列進(jìn)行字符串拼接"""
df['combined2'] = "序號(hào)：" + df['id'].astype(str) + "，姓名：" + df['name'].astype(str)
#輸出：
0 序號(hào)：1，姓名： Alice
1 序號(hào)：2，姓名： Bob
2 序號(hào)：3，姓名： Charlie
3 序號(hào)：4，姓名： David2.2 對(duì)于場(chǎng)景2：將df中的字符串與外部字符串合并，有以下4種方案：
"""df樣例:"""
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id': [1, 2, 3, 4],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})
"""方法1：使用Lambda函數(shù)和apply函數(shù)的組合"""
df['combined1'] = df.apply(lambda row: f"你好，{row['name']}，今天吃了嗎", axis=1)
"""方法2：使用apply函數(shù)"""
df['combined2'] = df['name'].apply(lambda x: "你好，" + str(x) + "，今天吃了嗎")
"""方法3：使用applymap函數(shù)"""
df['new_id'] = df.applymap(lambda x: "aaaa" + str(x) + "bbb")['id']
"""方法4：直接對(duì)列進(jìn)行字符串拼接"""
def merge_strings(name):
return "你好，" + str(name) + "，今天吃了嗎"
df['new_id'] = df['name'].apply(merge_strings)
#輸出：
0 你好，Alice，今天吃了嗎
1 你好，Bob，今天吃了嗎
2 你好，Charlie，今天吃了嗎
3 你好，David，今天吃了嗎3.總結(jié)方法
總的來說，python進(jìn)行字符串的合并有以下4種方法。
方法1：使用Lambda函數(shù)和apply函數(shù)的組合：強(qiáng)烈推薦，代碼簡(jiǎn)潔，邏輯清晰
Lambda函數(shù)是一種簡(jiǎn)潔的定義函數(shù)的方式。結(jié)合apply函數(shù)，我們可以更加簡(jiǎn)潔地定義進(jìn)行字符串操作。
"""df樣例:"""
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id': [1, 2, 3, 4],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})
"""合并df中其中幾列字符串的場(chǎng)景"""
df['combined1'] = df.apply(lambda row: f"序號(hào)：{row['id']}，姓名： {row['name']}", axis=1)
#輸出：
0 序號(hào)：1，姓名： Alice
1 序號(hào)：2，姓名： Bob
2 序號(hào)：3，姓名： Charlie
3 序號(hào)：4，姓名： David
"""將df中的字符串與外部字符串合并"""
df['combined1'] = df.apply(lambda row: f"你好，{row['name']}，今天吃了嗎", axis=1)
#輸出：
0 你好，Alice，今天吃了嗎
1 你好，Bob，今天吃了嗎
2 你好，Charlie，今天吃了嗎
3 你好，David，今天吃了嗎方法2：使用apply函數(shù)
"""df樣例:"""
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id': [1, 2, 3, 4],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})
"""將df中的字符串與外部字符串合并"""
def merge_strings(name):
return "你好，" + str(name) + "，今天吃了嗎"
df['new_id'] = df['name'].apply(merge_strings)
#輸出：
0 你好，Alice，今天吃了嗎
1 你好，Bob，今天吃了嗎
2 你好，Charlie，今天吃了嗎
3 你好，David，今天吃了嗎
#輸出：
0 你好，Alice，今天吃了嗎
1 你好，Bob，今天吃了嗎
2 你好，Charlie，今天吃了嗎
3 你好，David，今天吃了嗎apply函數(shù)可以對(duì)DataFrame中的每一行應(yīng)用一個(gè)函數(shù)。在這個(gè)方法中，需要先定義一個(gè)作用于df的函數(shù)。
方法3：使用applymap函數(shù)
applymap函數(shù)可以對(duì)DataFrame中的每個(gè)元素應(yīng)用一個(gè)自定義的函數(shù)。通過使用applymap函數(shù)，我們可以實(shí)現(xiàn)ID列與名稱列的合并。
"""將df中的字符串與外部字符串合并""" df['new_id'] = df.applymap(lambda x: "aaaa" + str(x) + "bbb")['id'] #輸出： 0 你好，Alice，今天吃了嗎 1 你好，Bob，今天吃了嗎 2 你好，Charlie，今天吃了嗎 3 你好，David，今天吃了嗎
方法4：直接對(duì)列進(jìn)行字符串拼接
"""合并df中其中幾列字符串的場(chǎng)景""" df['combined2'] = "序號(hào)：" + df['id'].astype(str) + "，姓名：" + df['name'].astype(str) #輸出： 0 序號(hào)：1，姓名： Alice 1 序號(hào)：2，姓名： Bob 2 序號(hào)：3，姓名： Charlie 3 序號(hào)：4，姓名： David
以上就是幾種在Pandas中對(duì)DataFrame中的id列進(jìn)行字符串合并的方法。每種方法都有其適用場(chǎng)景，您可以根據(jù)具體需求選擇最適合的方法。
到此這篇關(guān)于python Dataframe字符串合并的高效方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python Dataframe字符串合并內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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