pandas DataFrame實(shí)現(xiàn)幾列數(shù)據(jù)合并成為新的一列方法
更新時(shí)間：2018年06月08日 10:11:10 作者：AndrewHR
今天小編就為大家分享一篇pandas DataFrame實(shí)現(xiàn)幾列數(shù)據(jù)合并成為新的一列方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
問題描述
我有一個(gè)用于模型訓(xùn)練的DataFrame如下圖所示：
其中的country、province、city、county四列其實(shí)是位置信息的不同層級(jí)，應(yīng)該合成一列用于模型訓(xùn)練
方法：
parent_teacher_data['address'] = parent_teacher_data['country']+parent_teacher_data['province']+parent_teacher_data['city']+parent_teacher_data['county']
就可以把四列合并成新的列address
如果某一列是非str類型的數(shù)據(jù)，那么我們需要用到map(str)將那一列數(shù)據(jù)類型做轉(zhuǎn)換：
dataframe["newColumn"] = dataframe["age"].map(str) + dataframe["phone"] + dataframe["address”]
以上這篇pandas DataFrame實(shí)現(xiàn)幾列數(shù)據(jù)合并成為新的一列方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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