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Pandas连接字符串和numpy数组

numpy pandas python

levant pied · 技术社区 · 3 年前

我有这个:

n = 5                                            
df = pandas.DataFrame(dict(j=numpy.repeat(0, n)))
df['j'] = 'prefix-'                              
df['j'] += numpy.arange(n).astype('U')           
df['j'] += '-suffix'                             
print(df)

其产生:

                 j
0  prefix-0-suffix
1  prefix-1-suffix
2  prefix-2-suffix
3  prefix-3-suffix
4  prefix-4-suffix

有没有办法在一行中(合理地)做到这一点?

我试过:

df['j'] = 'prefix-' + numpy.arange(n).astype('U') + '-suffix'

但这导致了这个错误:

numpy.core._exceptions._UFuncNoLoopError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U7'), dtype('<U21')) -> None

2 回复 | 直到 3 年前

Corralien 3 年前

使用转换为字符串 astype 和 pd.RangeIndex

# df['j'] = 'prefix-' + df['j'].astype(str) + '-suffix'
df['j'] = 'prefix-' + pd.RangeIndex(n).astype(str) + '-suffix'
print(df)

# Output
                 j
0  prefix-0-suffix
1  prefix-1-suffix
2  prefix-2-suffix
3  prefix-3-suffix
4  prefix-4-suffix

constantstranger 3 年前

假设有一个你想使用的原因 numpy.arange(n).astype('U') ,您可以将此调用包装在一个系列中:

df['j'] = 'prefix-' + pandas.Series(numpy.arange(n).astype('U'), index=df.index) + '-suffix'

如果目标只是获得最终结果,那么您可以在 n = 5 到df的单行初始化:

df = pandas.DataFrame({'j': 'prefix-' + pandas.Series(range(n)).astype(str) + '-suffix'})

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