我有一個包含兩列（permno_adj 和 publn_year）的 CSV 檔案，我想將它們組合起來，但不知道該怎么做。
我正在使用的代碼：
patents = pd.read_csv('E:/Work/file.csv')
patents = patents[['publn_nr', 'permno_adj', 'publn_year', 'IPC1']].dropna().drop_duplicates().reset_index(drop=True)
patents = patents[(patents['publn_year'] >= 1980) & (patents['publn_year'] < 2016)].reset_index(drop=True)
print(patents)
我目前得到的輸出是：
publn_nr permno_adj publn_year IPC1
0 1830 US4060B 2005 F16F
1 24429 US4060A 2004 B29C
2 24943 US1794 2006 C08J
3 26115 US133366B 1999 A61B
4 31737 US4060A 2004 C08F
我正在尋找的輸出類似于“US4060B2005”
uj5u.com熱心網友回復：
你可以像字串一樣連接
patents['new_column'] = patents['permno_adj'].astype(str) patents['publn_year'].astype(str)
uj5u.com熱心網友回復：
按照assign功能熊貓分配
d = {'col1': ['c11', 'c12'], 'col2': ['c21', 'c22']}
df = pd.DataFrame(d)
df = df.assign(col3=df['col1'] df['col2'])
df
col1 col2 col3
0 c11 c21 c11c21
1 c12 c22 c12c22
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標籤：Python熊猫CSV