Question

我将数据框值转换为str，但是当我将它们串联在一起时，先前的int包括尾随的小数点。

df["newcol"] = df['columna'].map(str) + '_' + df['columnb'].map(str) + '_' + df['columnc'].map(str)

这给了我类似的输出 500.0如何摆脱前导/尾随的十进制？ 有时我在a列中的数据将包含非字母数字字符。

+---------+---------+---------+------------------+----------------------+
| columna | columnb | columnc |     expected     |  currently getting   |
+---------+---------+---------+------------------+----------------------+
|         |      -1 |      27 | _-1_27           | _-1.0_27.0           |
|         |      -1 |      42 | _-1_42           | _-1.0_42.0           |
|         |      -1 |      67 | _-1_67           | _-1.0_67.0           |
|         |      -1 |      95 | _-1_95           | _-1.0_95.0           |
| 91_CCMS |   14638 |      91 | 91_CCMS_14638_91 | 91_CCMS_14638.0_91.0 |
| DIP96   |    1502 |      96 | DIP96_1502_96    | DIP96_1502.0_96.0    |
| 106     |   11694 |     106 | 106_11694_106    | 00106_11694.0_106.0  |
+---------+---------+---------+------------------+----------------------+

错误：

invalid literal for int() with base 10: ''

Answer 1

修改：
如果您的df具有3列以上，并且您只想连接3列，则可以使用列切片在命令中指定这些列。假设您的df有5列，分别为：AA，BB，CC，DD，EE。您只希望加入列CC，DD，EE。您只需要在fillna之前指定那三列，然后根据需要将结果分配给newcol：

df["newcol"] = df[['CC', 'DD', 'EE']].fillna('') \
                   .applymap(lambda x: x if isinstance(x, str) else str(int(x))).agg('_'.join, axis=1)

注意：我只是使用'\'将命令分成两行，以方便阅读。

原始：
我猜您的columna columnb columnc的真实数据包含str，float，int，空白，甚至还有{ {1}}。

在列dtype NaN中，十进制值= .00的

Float将不带小数。

假设您的object只有3列：如您所说，df，colmna，columnb。使用以下命令将处理：columnc，str，float，int，并根据需要将3列合并为一列：

NaN

我创建了一个与您相似的样本

df.fillna('').applymap(lambda x: x if isinstance(x, str) else str(int(x))).agg('_'.join, axis=1)

使用命令返回您所描述的具有'.0'的连接字符串

   columna columnb columnc
0               -1      27
1      NaN      -1      42
2               -1      67
3               -1      95
4  91_CCMS   14638      91
5    DIP96              96
6      106   11694     106

使用我的命令：

df['columna'].map(str) + '_' + df['columnb'].map(str) + '_' + df['columnc'].map(str)

Out[1926]:
0          _-1.0_27.0
1       nan_-1.0_42.0
2          _-1.0_67.0
3          _-1.0_95.0
4    91_CCMS_14638_91
5           DIP96__96
6       106_11694_106
dtype: object

Answer 2

我无法重现此错误，但也许您可以尝试以下操作：

df["newcol"] = df['columna'].map(lambda x: str(int(x)) if isinstance(x, int) else str(x)) + '_' + df['columnb'].map(lambda x: str(int(x))) + '_' + df['columnc'].map(lambda x: str(int(x)))

Python，将int转换为str，尾部/前导十进制/零

2 个答案: