🔗 Как объединить два столбца в dataframe pandas: простой учебник для начинающих

Чтобы объединить два столбца в DataFrame с использованием библиотеки pandas, вы можете использовать метод concat. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Столбец1': [1, 2, 3],
                   'Столбец2': ['a', 'b', 'c']})

# Объединяем столбцы в новый столбец
df['Новый столбец'] = df['Столбец1'].astype(str) + df['Столбец2']

# Выводим результат
print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с двумя столбцами 'Столбец1' и 'Столбец2'. Затем мы объединяем эти столбцы в новый столбец 'Новый столбец', используя операцию конкатенации (+) и метод astype(str) для преобразования числового столбца 'Столбец1' в строку. Наконец, мы выводим результат, чтобы увидеть объединенные столбцы.

Как объединить два столбца в dataframe pandas

В библиотеке pandas существует несколько способов объединения двух столбцов в dataframe. Давайте рассмотрим каждый из них по очереди.

1. Использование оператора "+" для объединения значений столбцов

Самый простой способ объединить два столбца в pandas - использовать оператор "+". Этот метод подходит, когда вам нужно просто склеить значения двух столбцов без дополнительной обработки.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Столбец1': ['значение1', 'значение2', 'значение3'],
                   'Столбец2': ['значение4', 'значение5', 'значение6']})

df['Объединенный столбец'] = df['Столбец1'] + df['Столбец2']

print(df)

Этот код создаст новый столбец с объединенными значениями из столбцов "Столбец1" и "Столбец2".

2. Использование метода "concat" для объединения столбцов

Если вам нужно объединить столбцы с использованием более сложной логики, вы можете воспользоваться методом "concat". Этот метод позволяет объединить столбцы по горизонтали или вертикали с возможностью настройки различных параметров.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Столбец1': ['значение1', 'значение2', 'значение3'],
                   'Столбец2': ['значение4', 'значение5', 'значение6']})

df['Объединенный столбец'] = pd.concat([df['Столбец1'], df['Столбец2']], axis=1)

print(df)

В приведенном коде мы используем метод "concat" с параметром "axis=1", чтобы объединить столбцы по горизонтали. Обратите внимание, что в этом случае мы передаем столбцы в виде списка.

3. Использование метода "apply" для объединения столбцов

Если вам нужно выполнить более сложные манипуляции с объединенными значениями столбцов, вы можете воспользоваться методом "apply". Этот метод позволяет применять пользовательскую функцию к каждой строке или столбцу dataframe.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Столбец1': ['значение1', 'значение2', 'значение3'],
                   'Столбец2': ['значение4', 'значение5', 'значение6']})

df['Объединенный столбец'] = df.apply(lambda row: row['Столбец1'] + row['Столбец2'], axis=1)

print(df)

В приведенном коде мы использовали метод "apply" вместе с лямбда-функцией, чтобы объединить значения столбцов для каждой строки dataframe. Обратите внимание, что мы указали "axis=1", чтобы метод "apply" выполнился по строкам.

4. Назначение нового значения столбцу на основе двух других столбцов

Если вам нужно назначить новое значение столбцу на основе двух других столбцов, вы можете воспользоваться синтаксисом обращения к столбцам и присваивания значения. Этот метод позволяет выполнять более сложные операции с данными при необходимости.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Столбец1': ['значение1', 'значение2', 'значение3'],
                   'Столбец2': ['значение4', 'значение5', 'значение6']})

df['Объединенный столбец'] = df['Столбец1'] + df['Столбец2']
df['Столбец1'] = df['Объединенный столбец']

print(df)

В этом коде мы объединяем столбцы "Столбец1" и "Столбец2" с помощью оператора "+", а затем присваиваем полученное значение столбцу "Столбец1".

Заключение

Теперь вы знаете несколько способов объединения двух столбцов в pandas dataframe. Используйте тот метод, который лучше всего подходит для вашей задачи. Не забывайте экспериментировать и изучать дополнительные возможности библиотеки pandas для работы с данными.