pandas.Series.str.cat

系列.str。cat ( other = None , sep = None , na_rep = None , join = 'left' )

使用给定的分隔符连接系列/索引中的字符串。

如果指定了其他，则此函数将按元素连接系列/索引和其他元素。如果未传递其他值，则系列/索引中的所有值都将连接成具有给定sep 的单个字符串。

参数：

其他Series、Index、DataFrame、np.ndarray 或类似列表

Series、Index、DataFrame、np.ndarray（一维或二维）和其他类似列表的字符串必须与调用 Series/Index 具有相同的长度，但索引对象（即 Series/Index/DataFrame）除外如果join不是 None。

如果 other 是类似列表，包含 Series、Index 或 np.ndarray (1-dim) 的组合，则所有元素都将被解包，并且必须单独满足上述条件。

如果 other 为 None，则该方法返回调用 Series/Index 中所有字符串的串联。

sep字符串，默认 ''

不同元素/列之间的分隔符。默认情况下使用空字符串'' 。

na_rep str 或 None，默认 None

为所有缺失值插入的表示形式：

• 如果na_rep为 None，而other为 None，则结果中将忽略系列/索引中的缺失值。

• 如果na_rep为 None，且other不是 None，则任何列中包含缺失值的行（在串联之前）将在结果中包含缺失值。

join {'left', 'right', 'outer', 'inner'}, 默认 'left'

确定调用系列/索引和其他任何系列/索引/数据帧之间的连接样式（没有索引的对象需要匹配调用系列/索引的长度）。要禁用对齐，请在其他任何 Series/Index/DataFrame 上使用.values。

返回：

str、系列或索引

如果other为 None，则返回str ，否则 返回对象的Series/Index （与调用者类型相同）。

也可以看看

split

拆分系列/索引中的每个字符串。

join

连接作为系列/索引中的元素包含的列表。

例子

当不传递other时，所有值都连接成一个字符串：

>>> s = pd.Series(['a', 'b', np.nan, 'd'])
>>> s.str.cat(sep=' ')
'a b d'

默认情况下，系列中的 NA 值将被忽略。使用na_rep，可以给它们一个表示：

>>> s.str.cat(sep=' ', na_rep='?')
'a b ? d'

如果指定了其他值，则相应的值将与分隔符连接起来。结果将是一系列字符串。

>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], sep=',')
0    a,A
1    b,B
2    NaN
3    d,D
dtype: object

缺失值将在结果中保持缺失状态，但可以再次使用na_rep表示

>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], sep=',', na_rep='-')
0    a,A
1    b,B
2    -,C
3    d,D
dtype: object

如果未指定sep，则将值连接起来而不分隔。

>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], na_rep='-')
0    aA
1    bB
2    -C
3    dD
dtype: object

具有不同索引的系列可以在串联之前对齐。join关键字的工作方式 与其他方法一样。

>>> t = pd.Series(['d', 'a', 'e', 'c'], index=[3, 0, 4, 2])
>>> s.str.cat(t, join='left', na_rep='-')
0    aa
1    b-
2    -c
3    dd
dtype: object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='outer', na_rep='-')
0    aa
1    b-
2    -c
3    dd
4    -e
dtype: object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='inner', na_rep='-')
0    aa
2    -c
3    dd
dtype: object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='right', na_rep='-')
3    dd
0    aa
4    -e
2    -c
dtype: object

有关更多示例，请参见此处。