我有两列（A和日期）如下，并需要将它们组合成一列像列C.此数据集有超过900,000行。
如何有效地将两列组合成一列/组合字符串？
然后，我遇到了两个主要问题。
"Date"列的数据类型是timestamp，当我结合将它们与字符串类型将导致错误：TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Timestamp' and 'str'.
代码太方式时间成本。 我写一个for循环做如下的组合：
为i的范围（0,911462）： DF [ '组合'] [I] = DF [ '日期'] [I] + DF [ 'A'] [i]
我想这是因为使用for-loop按行进行组合，因此每个组合在系统IO上花费大量时间。
有什么方法可以更有效地完成这项工作吗？
你必须明确区分时间戳为一个字符串如与strftime：
In [11]: df = pd.DataFrame([[pd.Timestamp("2017-01-01"), 'a'], [pd.Timestamp("2017-01-02"), 'b']], columns=["A", "B"])
In [12]: df["A"].dt.strftime("%Y-%m-%d") + df["B"]
Out[12]:
0 2017-01-01a
1 2017-01-02b
dtype: object
尝试用astype，它可以投对象像Timestamp到string：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':['XX','YY','ZZ','AA'], 'Date':[pd.Timestamp("2016-01-01"),pd.Timestamp('2016-01-15'),pd.Timestamp('2016-12-01'),pd.Timestamp('2016-07-12')]})
df['Combine'] = df['Date'].astype(str) + '_'+df['A']
df
df将是：
A Date Combine
0 XX 2016-01-01 2016-01-01_XX
1 YY 2016-01-15 2016-01-15_YY
2 ZZ 2016-12-01 2016-12-01_ZZ
3 AA 2016-07-12 2016-07-12_AA
@piRSquared，我想OP只是简单地想把'A'列（str）和'Date'列（Timestamp）结合起来。 –
关于1，您可以print the timestamp as a string
关于2.如果您正计划定期运行这个，你应该考虑使用的map/reduce。 MrJob是一个用python编写的工具，它允许您在本地运行map/reduce作业，将它们拆分为并行运行的多个作业。检查例子，你的脚本应该很简单。重要提示：只有在您不担心行顺序的情况下，此功能才有效，并且仅在您有多个核心可用时才有用。
最好。
设置
df = pd.DataFrame(dict(
A='XX YY ZZ AA'.split(),
Date=pd.date_range('2017-03-31', periods=4)
))
选项1
apply与lambda基于format和字典拆包。
这是一个缓慢但很酷的方式来做到这一点。
df.assign(C=df.apply(lambda x: '{Date:%Y-%m-%d}_{A}'.format(**x), 1))
A Date C
0 XX 2017-03-31 2017-03-31_XX
1 YY 2017-04-01 2017-04-01_YY
2 ZZ 2017-04-02 2017-04-02_ZZ
3 AA 2017-04-03 2017-04-03_AA
选项2
numpy.core.defchararray.add
非常快速的方式使用'datetime64[D]'舍入到一天去做。 @ AndyHayden的回答
chr_add = np.core.defchararray.add
d = df.Date.values.astype('datetime64[D]').astype(str)
a = df.A.values.astype(str)
df.assign(C=chr_add(chr_add(d, '_'), a))
A Date C
0 XX 2017-03-31 2017-03-31_XX
1 YY 2017-04-01 2017-04-01_YY
2 ZZ 2017-04-02 2017-04-02_ZZ
3 AA 2017-04-03 2017-04-03_AA
选项3
敲竹杠与一小搓。我将在strftime中加上我的下划线'_' ...主要是，这是我将在timeit中使用的内容。
df.assign(C=df.Date.dt.strftime('%Y-%m-%d_') + df.A)
A Date C
0 XX 2017-03-31 2017-03-31_XX
1 YY 2017-04-01 2017-04-01_YY
2 ZZ 2017-04-02 2017-04-02_ZZ
3 AA 2017-04-03 2017-04-03_AA
时序
%%timeit
chr_add = np.core.defchararray.add
d = df.Date.values.astype('datetime64[D]').astype(str)
a = df.A.values.astype(str)
chr_add(chr_add(d, '_'), a)
%timeit df.assign(C=df.apply(lambda x: '{Date:%Y-%m-%d}_{A}'.format(**x), 1))
%timeit df.assign(C=df.Date.dt.strftime('%Y-%m-%d_') + df.A)
小数据
10000 loops, best of 3: 53.2 µs per loop
1000 loops, best of 3: 1.14 ms per loop
1000 loops, best of 3: 831 µs per loop
大型数据
df = pd.concat([df] * 10000, ignore_index=True)
10 loops, best of 3: 80.3 ms per loop
1 loop, best of 3: 4.58 s per loop
1 loop, best of 3: 233 ms per loop
对不起，我对照片添加过程并不熟悉，请点击超链接“enter image description here”查看数据说明。 –