如何连接两个 Pandas 系列的相应值？

Question

我有一个包含三列的 PD DF：lon、lat 和 count：

lon    lat   count
123    456   3
789    012   4
345    678   5

我想连接 lon 和 lat 来制作第四列，这样 df 看起来像：

lon    lat   count  text
123    456   3      '123, 456'
789    012   4      '789, 012'
345    678   5      '345, 678'

我试过：

grouped['text'] = pd.Series([str(grouped['lon'])]).str.cat([str(grouped['lat'])], sep=', ')

但它似乎 return:

lon    lat   text
123    456   '123, 456', '345, 678', '789, 012'
789    012   
345    678

我在这里错过了什么？

Answer 1

df[['lon', 'lat']].astype(str).apply(lambda r: ', '.join(r), axis=1)

将您的整数转换为字符串，以便您可以在 join 中使用它们，然后对每一行应用连接函数（即跨每个行单元格，因此 axis=1）

另一种方式：

df.astype(str).lon+', '+df.astype(str).lat  # astype optional if df already as strings

How do I concat corresponding values of two Pandas series?