python-在熊猫中等效于str.join

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python-在熊猫中等效于str.join，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1218字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

有没有一种干净的方法来连接任意数量的类似于”.join惯用语的字符串系列？如果我知道我想要的列,我可以做

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['word1','word2', 'word3']])
df[0] + ' ' + df[1] + ' ' + df[2]

0    word1 word2 word3

但是我不知道将其概括为任意列列表的好方法.我想出的最好的是

cols = [0,1,2]
df[cols[0]].str.cat(df[cols[1:]].values.transpose(), sep = ' ')
0    word1 word2 word3

但我有点讨厌这种解决方案.也许有一种方法可以使用重载？

解决方法:

如果您不介意行尾的空间,可以使用sum,它的速度要快一些,然后手动输入df [0]”df [1]”df [2]：

In [25]: (df + ' ').sum(axis=1)
Out[25]:
0    word1 word2 word3
dtype: object

但是,如果您需要剥离最后一个空间,则速度会变慢：

In [26]: (df + ' ').sum(axis=1).str.strip()
Out[26]:
0    word1 word2 word3
dtype: object   

定时：

In [34]: %timeit (df + ' ').sum(axis=1)
1000 loops, best of 3: 368 us per loop

In [38]: %timeit df[0] + ' ' + df[1] + ' ' + df[2]
1000 loops, best of 3: 482 us per loop

In [40]: %timeit (df + ' ').sum(axis=1).str.strip()
1000 loops, best of 3: 556 us per loop

In [47]: %timeit df[cols[0]].str.cat(df[cols[1:]].values.transpose(), sep = ' ')
1000 loops, best of 3: 870 us per loop

In [49]: %timeit df[[0,1,2]].apply(' '.join, axis=1)
1000 loops, best of 3: 937 us per loop

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-在熊猫中等效于str.join全部内容，希望文章能够帮你解决python-在熊猫中等效于str.join所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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