Pandas字符串拼接：cat()方法使用教程

一、cat()方法基础

cat()方法是Pandas中Series.str访问器下的字符串处理方法，专为拼接操作设计。相比Python原生的字符串拼接方法，cat()在处理pandas数据结构时更加高效且功能强大。

基本语法

Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left')

参数详解

二、cat()方法使用示例

示例1：基本拼接

import pandas as pd

# 创建示例数据
s = pd.Series(['a', 'b', 'c'])
result = s.str.cat(sep=',')
print(result)  # 输出: 'a,b,c'

示例2：列间拼接

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'First': ['John', 'Jane', 'Jim'],
    'Last': ['Doe', 'Smith', 'Brown'],
    'Age': [25, 30, 35]
})

# 拼接两列
df['FullName'] = df['First'].str.cat(df['Last'], sep=' ')
print(df)

示例3：处理缺失值

s1 = pd.Series(['A', 'B', None, 'D'])
s2 = pd.Series(['1', '2', '3', '4'])

# 处理缺失值
result = s1.str.cat(s2, sep='-', na_rep='NA')
print(result)
# 输出: 
# 0    A-1
# 1    B-2
# 2   NA-3
# 3    D-4
# dtype: object

示例4：多列拼接

# 多列拼接
df = pd.DataFrame({
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'],
    'State': ['NY', 'CA', 'IL'],
    'Zip': ['10001', '90001', '60601']
})

# 拼接三列
df['Address'] = df['City'].str.cat([df['State'], df['Zip']], sep=', ')
print(df)

示例5：与固定字符串拼接

s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry'])

# 添加前缀
with_prefix = s.str.cat(['Fruit: '] * len(s), sep='')
print(with_prefix)

# 添加后缀
with_suffix = s.str.cat([' (fruit)'] * len(s), sep='')
print(with_suffix)

三、注意事项与最佳实践

四、常见问题解答