데이터 조작 영역에서는 여러 텍스트 열을 하나의 응집력 있는 열로 결합해야 하는 경우가 종종 있습니다. 결합된 값을 나타내는 새로운 '기간' 열을 생성하는 것이 목표인 '연도' 및 '분기' 열이 있는 DataFrame과 관련된 일반적인 시나리오를 살펴보겠습니다.
이를 달성하기 위해 다음 전략을 사용합니다. :
직접 연결(문자열 열)
'연도'와 '분기'가 모두 있는 경우 열이 문자열 유형인 경우 다음을 사용하여 직접 연결할 수 있습니다.
df["period"] = df["Year"] + df["quarter"]
유형 변환(비문자열 열)
두 열 중 하나라도 문자열이 아닌 경우 입력한 경우 먼저 이를 다음으로 변환해야 합니다. 문자열:
df["period"] = df["Year"].astype(str) + df["quarter"]
주의: 연결 중에 NaN을 조심스럽게 처리하세요.
여러 문자열 열에 대한 집계
처리 시 여러 문자열 열을 사용하면 'agg'를 활용할 수 있습니다. 함수:
df['period'] = df[['Year', 'quarter', ...]].agg('-'.join, axis=1)
여기서 '-'는 열 값 사이의 구분 기호 역할을 합니다.
이러한 기술을 사용하면 Pandas DataFrame에서 텍스트 열을 쉽게 결합할 수 있습니다. 원활한 데이터 처리 및 분석
위 내용은 Pandas DataFrame에서 텍스트 열을 효율적으로 연결하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!