pandas.Series.str.cat

Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join=None) [source]

Объединение строк в Series/Index с заданным разделителем.

Если others указано, эта функция объединяет Series/Index и элементы others попарно. Если others не передано, тогда все значения в Series/Index объединяются в одну строку с заданным sep.

Параметры:

others : Series, Index, DataFrame, np.ndarrary или список Series, Index, DataFrame, np.ndarray (одномерный или двумерный) и другие списки строк должны иметь такую же длину, как вызываемый Series/Index, за исключением индексированных объектов (т.е. Series/Index/DataFrame), если join не равно None. Если others — это список, содержащий комбинацию Series, np.ndarray (1-мерный) или список, то все элементы будут распакованы и должны индивидуально удовлетворять вышеуказанным критериям. Если others равно None, метод возвращает объединение всех строк в вызываемом Series/Index. sep : строка или None, по умолчанию None Если None, объединяет без разделителя. na_rep : строка или None, по умолчанию None Представление, которое вставляется для всех пропущенных значений: Если na_rep равно None, и others равно None, пропущенные значения в Series/Index пропускаются из результата. Если na_rep равно None, и others не равно None, строка, содержащая пропущенное значение в любом из столбцов (до объединения), будет содержать пропущенное значение в результате. join : {‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}, по умолчанию None Определяет стиль объединения между вызываемым Series/Index и любыми Series/Index/DataFrame в others (объекты без индекса должны соответствовать длине вызываемого Series/Index). Если None, выравнивание отключено, но этот параметр будет удален в будущей версии pandas и заменен по умолчанию на ‘left’. Чтобы отключить выравнивание, используйте .values для любых Series/Index/DataFrame в others. Добавлен в версии 0.23.0.

Возвращает:

concat : str или Series/Index объектов Если others равно None, возвращается str, иначе возвращается Series/Index (того же типа, что и вызываемый объект) объектов.

См. также

split

Разделить каждую строку в Series/Index

Примеры

Когда не передается others, 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 присвоить представление:

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

Если others указано, 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 снова могут быть представлены с помощью 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 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 различными индексами могут быть выровнены перед объединением. Параметр join работает так же, как и в других методах.

>>> t = pd.Series(['d', 'a', 'e', 'c'], index=[3, 0, 4, 2])
>>> s.str.cat(t, join=None, na_rep='-')
0    ad
1    ba
2    -e
3    dc
dtype: object
>>>
>>> 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 получения дополнительных примеров см. здесь.