在 csv python pandas 中合并列 - Python

在处理 csv 文件时，经常会碰到需要合并多个列的情况。利用 pandas 库提供的一些函数，这个任务变得非常简单。

合并两列

下面是一个例子，演示如何合并两列：

import pandas as pd

#读取 csv 文件
df = pd.read_csv('example.csv')

#合并两列
df['new_col'] = df['col1'] + df['col2']

#保存合并后的数据
df.to_csv('merged_cols.csv', index=False)

在上面的代码中，我们读取一个名为 example.csv 的 csv 文件，然后将其中的 col1 和 col2 两列合并为了一个新的列 new_col。最后将合并后的数据保存为新的 csv 文件 merged_cols.csv。

合并多列

如果要合并多个列，可以使用 apply 函数和 join 函数组合实现。接下来的代码演示如何合并三列：

import pandas as pd

#读取 csv 文件
df = pd.read_csv('example.csv')

#合并三列
df['new_col'] = df.apply(lambda row: ''.join([str(row[col]) for col in ['col1', 'col2', 'col3']]), axis=1)

#保存合并后的数据
df.to_csv('merged_cols.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用 apply 函数遍历数据框的每一行，在每一行中取出名为 col1、col2、col3 的三列的值，然后利用 join 函数将这三个值合并为一个字符串，并将结果保存到新的列 new_col 中。最后将合并后的数据保存为新的 csv 文件 merged_cols.csv。

这是在 csv python pandas 中合并列的简单方法。Pandas 有非常丰富的函数和工具，可以帮助您更高效地处理数据。