两个pandas列的字符串连接

在 pandas 中，我们不需要将两个列转换为字符串类型，然后使用 + 符号进行连接。实际上，这种方法可能会导致类型转换失败，从而产生不可预测的结果。

更简单、更安全的方法是使用 concat 方法将两个数据帧合并为一个数据帧。我们可以直接将两个数据帧作为参数传递给 concat 方法，并指定要连接的方式。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
data1 = {'column_1': [1, 2, 3], 'column_2': ['A', 'B', 'C']}
data2 = {'column_1': [4, 5, 6], 'column_2': ['D', 'E', 'F']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将两个数据帧合并为一个数据帧，使用 'inner' 连接方式
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='inner')

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出：

   column_1 column_2
0         1        A
1         2        B
2         3        C
0         4        D
1         5        E
2         6        F

在上面的代码中，我们使用 pd.concat 方法将两个数据帧合并为一个数据帧。我们将 axis 参数设置为 1，表示要连接的轴是列轴。我们还指定了 join 参数为 'inner'，表示使用内部连接方式。

如果要将两个数据帧连接为一个数据帧，使用外部连接方式，则可以将 join 参数设置为 'outer'。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
data1 = {'column_1': [1, 2, 3], 'column_2': ['A', 'B', 'C']}
data2 = {'column_1': [4, 5, 6], 'column_2': ['D', 'E', 'F']}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将两个数据帧合并为一个数据帧，使用 'outer' 连接方式
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='outer')

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出：

   column_1 column_2
0         1        A
1         2        B
2         3        C
0         4        D
1         5        E
2         6        F

在上面的代码中，我们使用 pd.concat 方法将两个数据帧合并为一个数据帧。我们将 axis 参数设置为 1，表示要连接的轴是列轴。我们还指定了 join 参数为 'outer'，表示使用外部连接方式。

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