python pandas中的cat函数 |
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python pandas中的cat函数
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在dataFrame中，我们通常可以通过调用pd.concat函数做行合并。在series中，做合并通常可以使用cat函数。举例如下： 1、连接对象仅是一个字符 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd']) >>> s 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object >>> s.str.cat(sep=',') 'a,b,c,d' # 如果中间有nan，不特殊说明，通常直接忽略掉 >>> t = pd.Series(['a', 'b', np.nan, 'd']) >>> t.str.cat(sep=',') 'a,b,d' # 通过指定na_rep参数，做连接时，nan被替换 >>> t.str.cat(sep=',', na_rep='-') 'a,b,-,d'2、连接对象是一个list >>> u = pd.Series(['b', 'd', 'a', 'c'], index=[1, 3, 0, 2]) >>> s 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: object >>> u 1 b 3 d 0 a 2 c dtype: object # 如果不指定join参数，则还是会按照list列表中的 # 顺序依次做连接 >>> s.str.cat(u) 0 ab 1 bd 2 ca 3 dc dtype: object # 通过指定连接方式，join有left,right,inner,outer四种 # 连接方式，分别安装index对号连接 >>> s.str.cat(u, join='left') 0 aa 1 bb 2 cc 3 dd dtype: object哈哈，以上就是python小工具关于cat函数的使用的介绍，有兴趣欢迎关注公众号：python小工具。一起学习python和pandas |
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