在pandas datafram中使用单引号和另一列构建字符串

Question

我有以下列的数据帧：

grpby_sum_df.head()
Out[82]: 
   BusNumber PNode  participationFactor  normalized Contained by  \
0     242514  HQST                  1.0    0.000471         HQST   
1     242514  ISNE                  1.0    0.000471         ISNE   
2     242514  NBSO                  1.0    0.000471         NBSO   
3     242514  NSSO                  1.0    0.000471         NSSO   
4     242514  NYIS                  1.0    0.000471         NYIS   

  Initial Value    ParFac AutoCalc?  
0     SPECIFIED  0.000471        NO  
1     SPECIFIED  0.000471        NO  
2     SPECIFIED  0.000471        NO  
3     SPECIFIED  0.000471        NO  
4     SPECIFIED  0.000471        NO

我需要用单词gen创建另一个名为Object的列，后面是中间的busnumber列，用单引号括起来，number99也用单引号括起来。在

^{pr2}$

请告知。在

Answer 1

您只需：

df['object'] = "Gen " + df.BusNumber.map(str) + " 99"

输出（省略一些不相关的列）：

^{pr2}$

Answer 2

这将添加您在问题中给出的列，即用空格分隔Gen 'BusNumber' '99'，并用引号括起来

df['Object'] = "Gen '" + df['BusNumber'].astype('str') + "' '99'"

Answer 3

在pandas中，字符串操作有时非常慢，使用列表理解实际上可以获得更好的性能（如果性能相关）。

如果您使用的是python3.6+，并使用转义符（\）来包含您的单引号，则可以使用f字符串来完成此操作：

df['Object'] = [f'Gen \'{i}\' \'99\'' for i in df.BusNumber]

如果使用旧版本的python，则可以使用.format()：

^{pr2}$

或者：

df['Object'] = ['Gen \'%s\' \'99\'' %i for i in df.BusNumber]