pandas.Series.str.cat

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

Объединить строки в Series/Index с заданным разделителем.

Если другие если указано, эта функция объединяет Series/Index и элементы другие поэлементно. Если другие не передано, то все значения в Series/Index объединяются в одну строку с заданным sep.

Параметры:

другиеSeries, Index, DataFrame, np.ndarray или list-like

Series, Index, DataFrame, np.ndarray (одномерный или двумерный) и другие подобные спискам объекты строк должны иметь ту же длину, что и вызывающий Series/Index, за исключением индексированных объектов (т.е. Series/Index/DataFrame), если join не является None.

Если others является спискообразным объектом, содержащим комбинацию Series, Index или np.ndarray (одномерный), то все элементы будут распакованы и должны удовлетворять вышеуказанным критериям индивидуально.

Если others равно None, метод возвращает конкатенацию всех строк в вызываемом Series/Index.

sepstr, по умолчанию ‘’

Разделитель между различными элементами/столбцами. По умолчанию пустая строка ‘’ используется.

na_repstr или None, по умолчанию None

Представление, которое вставляется для всех пропущенных значений:

• Если na_rep равно None, и другие равно None, пропущенные значения в Series/Index исключаются из результата.

• Если na_rep равно None, и другие если не None, строка, содержащая пропущенное значение в любом из столбцов (до конкатенации), будет иметь пропущенное значение в результате.

join{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, по умолчанию ‘left’

Определяет стиль соединения между вызывающим Series/Index и любым Series/Index/DataFrame в другие (объекты без индекса должны соответствовать длине вызываемого Series/Index). Чтобы отключить выравнивание, используйте .values на любом Series/Index/DataFrame в другие.

Возвращает:

str, Series или Index

Если другие равно None, str возвращается, иначе Series/Index (того же типа, что и вызывающий) объектов возвращается.

Смотрите также

split

Разделить каждую строку в Series/Index.

join

Объединить списки, содержащиеся как элементы в Series/Index.

Примеры

При непередаче другие, все значения объединяются в одну строку:

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

По умолчанию, значения NA в Series игнорируются. Используя na_rep, им можно задать представление:

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

Если другие указан, соответствующие значения объединяются с разделителем. Результатом будет Series строк.

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

Пропущенные значения останутся пропущенными в результате, но могут снова быть представлены с использованием na_rep

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

Если sep если не указано, значения объединяются без разделителя.

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

Series с разными индексами могут быть выровнены перед конкатенацией. join-ключевое слово работает как в других методах.

>>> 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

Для дополнительных примеров см. здесь.