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我有一个DataFrame有 18 列和大约 10000 行的熊猫。

我的前 3 列分别为YEAR、MONTH和DAY. 我需要合并这三列，并将所有行的整个日期放在一列中。

到目前为止，我的代码是：

df.merge('Year','/','Month')
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您正在寻找（就像数据库连接。）：apply merge

In [1]: from pandas import DataFrame

In [2]: df = DataFrame([[1,11,2012],[1,10,2012]], columns=['day','month','year'])

In [3]: df
Out[3]: 
   day month  year
0    1    11  2012
1    1    10  2012

In [4]: df.apply(lambda row: str(row['day'])+'/'+str(row['month'])+'/'+str(row['year']), axis=1)
Out[4]: 
0    1/11/2012
1    1/10/2012

该axis=1部分意味着您正在选择列而不是行。

如果你想给出一个具体的日期，你可以使用 datetime：

In [5]: import datetime

In [6]: df.apply(lambda row: datetime.datetime(row['year'],row['month'],row['day']), axis=1)
Out[6]: 
0    2012-11-01 00:00:00
1    2012-10-01 00:00:00

您可以将这些添加为数据框中的列，如下所示：

In [7]: df['new_date'] = df.apply(lambda row: str(row['day'])+'/'+str(row['month'])+'/'+str(row['year']), axis=1)

In [8]: df
Out[8]: 
   day month  year   new_date
0    1    11  2012  1/11/2012
1    1    10  2012  1/10/2012

.

值得注意的是，pandasparse_dates在读取为 csv 时有一种简单的方法。

于 2012-12-07T10:48:58.003 回答