pandas.Series.str.cat

Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left')[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, то все значения в Series/Index объединяются в одну строку с заданным sep.

Параметры:

others:Series, Index, DataFrame, np.ndarray или список

Series, Index, DataFrame, np.ndarray (одномерный или двумерный) и другие списки строк должны иметь такую же длину, как вызываемая Series/Index, за исключением индексированных объектов (т.е. Series/Index/DataFrame), если join не равно None.

Если others — список, содержащий комбинацию Series, Index или np.ndarray (1-мерный), все элементы будут распакованы и должны соответствовать вышеуказанным критериям индивидуально.

Если others равно None, метод возвращает объединение всех строк в вызываемой Series/Index.

sep:строка, по умолчанию ‘’

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

na_rep:строка или None, по умолчанию None

Представление, вставляемое для всех пропущенных значений:

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

• Если na_rep равно None, и others не равно None, строка, содержащая пропущенное значение в любой из столбцов (до объединения), будет содержать пропущенное значение в результате.

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

Определяет стиль объединения между вызываемой Series/Index и любыми Series/Index/DataFrame в others (объекты без индекса должны соответствовать длине вызываемой Series/Index). Чтобы отключить выравнивание, используйте .values для любого Series/Index/DataFrame в others.

Возвращает:

строка, Series или Index

Если others равно None, возвращается строка, в противном случае возвращается Series/Index (того же типа, что и вызываемый объект) объектов.

См. также

split

Разделение каждой строки в Series/Index.

join

Объединение списков, содержащихся как элементы в Series/Index.

Примеры

При отсутствии 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 их можно снова представить 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 указан, 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. Ключевое слово 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='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.