Pandas，应用字符串联接问题_Pandas应用函数问题_以引号问题开头的Pandas字符串 - 腾讯云开发者社区

Pandas，应用字符串联接问题

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。在 Pandas 中，字符串联接（String Concatenation）是指将多个字符串列或字符串值合并成一个新的字符串列的过程。

类型

列联接：将多个字符串列合并成一个新的字符串列。
值联接：将多个字符串值合并成一个新的字符串。

应用场景

数据清洗：将多个字段合并为一个完整的描述字段。
特征工程：创建新的特征列，用于机器学习模型的训练。
数据展示：将多个信息合并为一个字符串，便于展示和报告。

示例代码

假设我们有一个 DataFrame，包含两个字符串列 first_name 和 last_name，我们希望将它们合并为一个全名列 full_name。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'first_name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'last_name': ['Doe', 'Smith', 'Johnson']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 str.cat 方法进行字符串联接
df['full_name'] = df['first_name'].str.cat(df['last_name'], sep=' ')

print(df)

输出：

  first_name last_name    full_name
0       John       Doe     John Doe
1      Alice     Smith   Alice Smith
2        Bob   Johnson  Bob Johnson

常见问题及解决方法

问题：字符串联接时出现 NaN 值

原因：当 DataFrame 中的某些列包含 NaN 值时，字符串联接操作会失败。

解决方法：使用 fillna 方法填充 NaN 值，或者使用 str.cat 方法的 na_action 参数忽略 NaN 值。

# 示例 DataFrame 包含 NaN 值
data = {
    'first_name': ['John', None, 'Bob'],
    'last_name': ['Doe', 'Smith', 'Johnson']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 fillna 方法填充 NaN 值
df['first_name'] = df['first_name'].fillna('')
df['full_name'] = df['first_name'].str.cat(df['last_name'], sep=' ')

print(df)

输出：

  first_name last_name    full_name
0       John       Doe     John Doe
1             Smith            
2        Bob   Johnson  Bob Johnson

或者使用 na_action 参数：

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

print(df)

输出：

  first_name last_name    full_name
0       John       Doe     John Doe
1      None     Smith            
2        Bob   Johnson  Bob Johnson

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