HOWTO · Pandas

Combinar duas colunas de texto em DataFrame em Pandas

combinar colunas em DataFrame usando o operador '+', aplicar(), mapa(), str.cat(), agrav() métodos na biblioteca de pandas

Por Ahmed WaheedPublicado 2020-11-01Atualizado 2023-01-30

Ao trabalhar com conjuntos de dados algumas vezes é necessário combinar duas ou mais colunas para formar uma coluna. Por exemplo, você tem um array de dados com primeiro nome e último nome separados em colunas, e agora você precisa da coluna Nome completo. Abaixo estão listadas as diferentes maneiras de realizar esta tarefa.

  1. operador +
  2. map()
  3. df.apply()
  4. Series.str.cat()
  5. df.agg()

Utilizaremos o mesmo DataFrame nas próximas seções como a seguir,

import pandas as pd

data = [["Ali", "Azmat", "30"], ["Sharukh", "Khan", "40"], ["Linus", "Torvalds", "70"]]
df = pd.DataFrame(data, columns=["First", "Last", "Age"])
print(df)

O seguinte será produzido.

     First      Last Age
0      Ali     Azmat  30
1  Sharukh      Khan  40
2    Linus  Torvalds  70

+ Método do operador

Utilize o operador + simplesmente se você quiser combinar dados do mesmo tipo de dados.

import pandas as pd

data = [["Ali", "Azmat", "30"], ["Sharukh", "Khan", "40"], ["Linus", "Torvalds", "70"]]
df = pd.DataFrame(data, columns=["First", "Last", "Age"])
df["Full Name"] = df["First"] + " " + df["Last"]
print(df)

O seguinte será emitido.

     First      Last Age       Full Name
0      Ali     Azmat  30       Ali Azmat
1  Sharukh      Khan  40    Sharukh Khan
2    Linus  Torvalds  70  Linus Torvalds

df.map() Método

Você também pode utilizar a função df.map() para combinar o texto de duas colunas.

import pandas as pd

data = [["Ali", "Azmat", "30"], ["Sharukh", "Khan", "40"], ["Linus", "Torvalds", "70"]]
df = pd.DataFrame(data, columns=["First", "Last", "Age"])
df["Full Name"] = df["First"].map(str) + " " + df["Last"]
print(df)

O seguinte será emitido.

     First      Last Age       Full Name
0      Ali     Azmat  30       Ali Azmat
1  Sharukh      Khan  40    Sharukh Khan
2    Linus  Torvalds  70  Linus Torvalds

df.apply() Método

A função join() também é utilizada para unir strings. Podemos aplicá-la em nossa DataFrame utilizando a função df.apply(). A função df.apply() é utilizada para aplicar outra função em um eixo específico.

import pandas as pd

data = [["Ali", "Azmat", "30"], ["Sharukh", "Khan", "40"], ["Linus", "Torvalds", "70"]]
df["Full Name"] = df[["First", "Last"]].apply(" ".join, axis=1)
print(df)

O seguinte será produzido.

     First      Last Age       Full Name
0      Ali     Azmat  30       Ali Azmat
1  Sharukh      Khan  40    Sharukh Khan
2    Linus  Torvalds  70  Linus Torvalds

Series.str.cat() Método

Também podemos utilizar este método Series.str.cat() para concatenar as strings na Série/Index com o separador dado.

import pandas as pd

data = [["Ali", "Azmat", "30"], ["Sharukh", "Khan", "40"], ["Linus", "Torvalds", "70"]]
df["Full Name"] = df["First"].str.cat(df["Last"], sep=" ")
print(df)

O seguinte será produzido.

     First      Last Age       Full Name
0      Ali     Azmat  30       Ali Azmat
1  Sharukh      Khan  40    Sharukh Khan
2    Linus  Torvalds  70  Linus Torvalds

df.agg() Método

O mesmo que df.apply() este método também é utilizado para aplicar uma função específica sobre o eixo especificado.

import pandas as pd

data = [["Ali", "Azmat", "30"], ["Sharukh", "Khan", "40"], ["Linus", "Torvalds", "70"]]
df["Full Name"] = df[["First", "Last"]].agg(" ".join, axis=1)
print(df)

O seguinte será emitido.

     First      Last Age       Full Name
0      Ali     Azmat  30       Ali Azmat
1  Sharukh      Khan  40    Sharukh Khan
2    Linus  Torvalds  70  Linus Torvalds

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