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如何将Pandas中的月份和年列合并为yyyymm格式?

在Pandas中,可以使用apply函数结合lambda表达式来将月份和年列合并为yyyymm格式。

以下是实现的步骤:

  1. 首先,确保月份和年列的数据类型为字符串或整数类型。如果不是,可以使用astype函数将其转换为字符串类型。
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df['月份'] = df['月份'].astype(str)
df['年'] = df['年'].astype(str)
  1. 使用apply函数和lambda表达式,将月份和年列合并为yyyymm格式的新列。
代码语言:txt
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df['yyyymm'] = df.apply(lambda row: row['年'] + row['月份'], axis=1)

在上述代码中,lambda表达式将每一行的年和月份列进行拼接,并将结果赋值给新列yyyymm

完整的代码示例:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'年': [2020, 2021, 2022],
        '月份': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将月份和年列合并为yyyymm格式
df['月份'] = df['月份'].astype(str)
df['年'] = df['年'].astype(str)
df['yyyymm'] = df.apply(lambda row: row['年'] + row['月份'], axis=1)

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
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      年  月份  yyyymm
0  2020   1  20201
1  2021   2  20212
2  2022   3  20223

这样,我们成功将Pandas中的月份和年列合并为yyyymm格式的新列。

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