pandas将两列合并成一列,dataframe两列合并为一列

　　主要介绍熊猫将DataFrame的几列合并为一列，并通过示例代码详细介绍，有一定的参考价值，感兴趣的朋友可以参考一下。

　　00-1010 1.1方法归纳1.2 .str.cat函数详解1.2.1语法格式：1.2.2参数描述：1.2.3核心函数：1.2.4常见示例：

　　合并列的数据类型必须是str类型，int、float等数值类型要先转换成STR；参与合并的列必须具有相同的长度(即行数)，否则将会报告错误。但是，用熊猫。Series.str.cat方法，可以通过指定参数join={left ， right ， outer ， inner}，合并长度不等的列；合并列的所有行元素都不是NaN否则，只要一列对应的行元素是NaN，那么该行在合并结果中就是NaN；但是，用熊猫。Series.str.cat方法，通过指定参数na_rep=-，可以用-填充各列中缺失的行元素，从而保留合并列的所有行元素；

1.1 方法归纳

1.2 .str.cat函数详解

　　#熊猫。Series.str.cat的语法如下：

　　series . str . cat(others=无，sep=无，na _ rep=无，join=无)

1.2.1 语法格式：

　　要在others ：,中合并的字符串列表，其数据类型可以是：series、index、data frame、NP。n arry(n元数组)或list-like(相似列表)

　　注意：因为默认join=None，所以要合并的两个(多个)字符串列表必须长度相同，否则要设置参数join={left ， right ， outer 和 inner}来控制多个字符串列表的合并方式。

　　(1)如果others=None(即字符串列表df[col_1]不与其他字符串列表合并)，则结果不会传递其他值，而是将df[col_1]的所有值连接成一个字符串；(详见例1-1)

　　(2)如果othersNone(即指定了与字符串列表df[col_1]合并的其他字符串列表df[col_2])，结果会将df[col_1]和df[col_2]对应的行值用分隔符连接在一起，返回Series。(详见例1-2)

　　sep：合并结果中不同元素/列之间的分隔符。默认情况下，使用空字符串“”。为所有缺失值插入的na_rep：的数据类型可以是str或None，默认值为na_rep=None。

　　备注：

　　(1)如果na_rep=None，只要其中一个合并列对应的行元素是NaN，那么合并结果中的行元素就是NaN；

　　(2)如果na _ rep= str (str需要自定义)，则合并列中缺失的行元素将被填充。

　　为‘str’，合并结果将保留合并列的所有行元素；

　　join ：确定连接方式，其可能的取值为：{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}，默认join=None

1.2.3 核心功能：

将Series中的多个字符串[‘a’, ‘b’, ‘c’]拼接为一个字符串’a b c’（字符串拼接）
将DataFrame中的两（多）列df[col_1]和df[col_2]合并为一列（多列合并）

　　备注： pandas.Series.str.cat仅适用于str类型的数据，int和float等数值型需先转化为str型，才可调用此方法。
int型转为str的方法：

　　1、df[‘Price’]=df[‘Price’].map(lambda x: str(x))
2、df[‘Price’]=df[‘Price’].map(str)
3、df[‘Price’]=df[‘Price’].astype(‘str’)

　　若要同时将多列合并为一列，需引入列表list来指定准备合并的列，例如：

df[col_1].str.cat([df[col_2],df[col_3],df[col_4]],sep=-)

1.2.4 常见范例：

import numpy as np

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