在另一个数据系列中添加数据系列内容

Question

是否有办法将pandas中两个数据系列的信息连接起来?不是附加或合并两个数据帧的信息，而是将每个数据序列的内容组合成一个新的数据序列。

的例子:

ColumnA (Item type) Row 2 = 1 (float64)
ColumnB (Item number) Row 2 = 1 (float64)
ColumnC (Registration Date) Row 2 = 04/07/2018 (43285) (datetime64[ns])

在excel中，我会将A,B,C列中的行连接起来，并使用公式=concat(A2, B2, C2)将每列中的数字组合起来例如，结果将是另一个单元格D2中的1143285。

有没有办法让我在Pandas中做到这一点?我只能在数据帧中找到连接、组合或追加序列的方法，但不能在序列本身中找到方法。

Answer 1

你可以使用

df['D'] = df.apply(lambda row : str(row['A'])+
str(row['B']) + str(row['C']), axis = 1)

按照你的例子，它将是

import pandas as pd
d = {'A': [1],'B':[1],'C':[43285]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df['D'] = df.apply(lambda row : str(row['A'])+
str(row['B']) + str(row['C']), axis = 1)

输出:

A  B      C        D
0  1  1  43285  1143285