基于其他两列的值在Pandas中创建新列[duplicate]

Question

我想在Pandas数据集中创建一个新列，基于另外两个列的值。

+-----------+----------+
| Column_1  | Column_2 |
+-----------+----------+
| a         | c        |
+-----------+----------+
| b         | d        |
+-----------+----------+

现在，new\u列应该如下所示：

+-----------+----------+------------+
| Column_1  | Column_2 | new_column |
+-----------+----------+------------+
| a         | c        | a,c        |
+-----------+----------+------------+
| b         | d        | b,d        |
+-----------+----------+------------+

有什么帮助吗？

Answer 1

您可以在应用concat的同时创建一个辅助数据框（df_new），以便取消生成的索引列以及统一列。然后使用apply（lambda x:'，'.join（x））在通过新的索引列进行分组后，例如

import pandas as pd

fields = {'Column_1': ['a','b'],
          'Column_2': ['c','d']
          }

df=pd.DataFrame(fields)
df_new = pd.concat([df[i] for i in df.columns]).reset_index()
df['new_column']=df_new.groupby(['index'])[0].apply(lambda x: ','.join(x)).reset_index()[0]

Answer 2

我用了这个，它工作得很好：

df['new_column'] = df['Column_1']+ ' , ' +df['Column_2']