pandas 合并两列最快|极客教程

pandas 合并两列最快

在数据处理中，经常遇到需要将两列数据进行合并的情况，例如合并姓名和姓氏、合并地址信息等。pandas是Python中一个强大的数据处理库，提供了许多灵活的方法来合并两列数据。本文将介绍如何使用pandas来合并两列数据，并探讨如何选择最快的方法来实现需求。

方法1：使用`+`运算符

最简单的方法是使用+运算符来合并两列数据。例如，我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列first_name和last_name，现在我们想要将这两列合并成一个新的列full_name。

import pandas as pd

data = {'first_name': ['John', 'Amy', 'Mark'],
        'last_name': ['Doe', 'Smith', 'Johnson']}
df = pd.DataFrame(data)

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

print(df)

运行结果如下：

  first_name last_name     full_name
0       John       Doe      John Doe
1        Amy     Smith     Amy Smith
2       Mark   Johnson  Mark Johnson

方法2：使用`str.cat()`方法

除了+运算符外，pandas还提供了str.cat()方法来合并两列数据。str.cat()方法允许我们在合并两列数据时指定分隔符。以下是使用str.cat()方法合并两列数据的示例代码：

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

print(df)

运行结果如下：

  first_name last_name     full_name
0       John       Doe      John Doe
1        Amy     Smith     Amy Smith
2       Mark   Johnson  Mark Johnson

方法3：使用`apply()`方法

除了使用+运算符和str.cat()方法外，我们还可以使用apply()方法来合并两列数据。apply()方法允许我们自定义合并的逻辑，进而实现更加灵活的数据合并操作。以下是使用apply()方法合并两列数据的示例代码：

df['full_name'] = df.apply(lambda row: row['first_name'] + ' ' + row['last_name'], axis=1)

print(df)

运行结果如下：

  first_name last_name     full_name
0       John       Doe      John Doe
1        Amy     Smith     Amy Smith
2       Mark   Johnson  Mark Johnson

在实际项目中，如果需要合并两列数据，可以根据情况选择不同的方法来实现。若要简单快捷地合并两列数据，使用+运算符或str.cat()方法是最佳选择；若需更复杂的合并逻辑，可以使用apply()方法来实现。

总的来说，pandas提供了许多灵活且高效的方法来合并两列数据，开发者可以根据具体需求选择最适合的方法来完成数据处理任务。通过学习和掌握不同的合并方法，可以更加高效地进行数据处理，提高工作效率。

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