将一个数据帧中的值合并到Pandas[duplicate]中的新列中
很抱歉，我一直在做一项基本的任务，但我对python还不熟悉，所以请耐心听我说。
我试图将pandas数据框中的两个值合并到一个单独的列中。我试图将日期值与运动值结合起来。见下面的代码：
date sport revenue
1/1/2019 baseball 100
1/2/2019 basketball 200
我希望最终输出包括新的列“date_sport_concat”w/串联值：
date sport revenue date_sport_concat
1/1/2019 baseball 100 1/1/2019#baseball
1/2/2019 basketball 200 1/2/2019#basketball
共有1个答案
做：
df['date_sport_concat'] = df.date.astype(str) + "#" + df.sport
print(df)
输出
date sport revenue date_sport_concat
0 1/1/2019 baseball 100 1/1/2019#baseball
1 1/2/2019 basketball 200 1/2/2019#basketball
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问题内容： 我有一个这样的熊猫数据框： 我现在想做的是获取一个包含Column1和新columnA的新数据框。此columnA应该包含第2列-（to）n的所有值（其中n是从Column2到行尾的列数），如下所示： 我如何最好地解决这个问题？任何意见将是有益的。提前致谢！ 问题答案： 您可以按行调用pass ，然后将dtype转换为和： 在这里，我呼吁摆脱，但是我们需要再次强制转换为，这样我们才不会
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问题内容： 我正在寻找一种行为与T-SQL中的合并类似的方法。我有2列（列A和B）稀疏地填充在pandas数据框中。我想使用以下规则创建一个新列： 如果A列中的值 不为null ，则将该值用于新C列 如果A列中的 值为null ，则将B列中的值用于新C列 就像我提到的那样，这可以通过合并功能在MS SQL Server中完成。我还没有找到一个好的pythonic方法。是否存在？ 问题答案： 使用C
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我有两个数据帧，我需要连接一列，如果id包含在第二个数据帧的同一列中，则只从第一个数据帧中获取行： df1： 断续器： 期望输出： 我已经用df1.join(df2("id ")，" left ")试过了，但是给我错误:“Dataframe”对象是不可调用的。
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这不是一个重复的问题，但类似于 根据pandas中列中的值从数据帧中选择行
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我有多个csv文件（每个文件包含N行（例如，1000行）和43列）。 我想把文件夹中的几个csv文件读入pandas，并将它们合并到一个数据帧中。 不过我还没能弄明白。 问题是，数据帧的最终输出（即，）将所有列（即43列）合并到代码的一列（见附图）屏幕截图中 选定行和列的示例（文件一） 选择的行和列（文件二）Client_IDClient_NamePointer_of_Bins日期权重C00000
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这是我的密码： 我想知道如何将df3绑定到单个数据帧中作为"NA"s？ 我在r_blogger上找到了一篇关于将向量或长度不等的数据帧组合成一个数据帧的文章。http://www.r-bloggers.com/r-combining-vectors-or-data-frames-of-unequal-length-into-one-data-frame/ 但是我从数据中得到的数据框，其中一些是空的