利用pandas的函数，直接生成一列数据，每项数据是有 省-市-区构成，比如 1-2-2

一、前言

国庆期间在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas网络处理的问题，提问截图如下：

二、实现过程

这里【论草莓如何成为冻干莓】指出，使用向量化操作。这里给出了两个代码，一起学习下吧！

import pandas as pd
df = pd.read_excel('test.xlsx')
# 方法一，直接构造
df['标记'] = df.省.astype('str') + '-' + df.市.astype('str') + '-' + df.区.astype('str')
# 方法二，使用合并函数实现
df['new'] = df["省"].map(str).str.cat([df["市"].map(str), df["区"].map(str)], sep='-', na_rep='?')
print(df)

代码运行之后，可以得到如下结果：

可以满足粉丝的要求！

后来【甯同学】也给了一个示例代码，如下所示，也是可以得到预期结果的：

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【空翼】提问，感谢【论草莓如何成为冻干莓】、【甯同学】给出的思路和代码解析，感谢【千葉ほのお】、【Python狗～～～】、【凡人不烦人】等人参与学习交流。