如何在Pandas DataFrame中将数字以字符串形式拼接生成新列？

需求说明 #

原始Excel数据如下：

A  B  C
1  0  
1  1  1
1  1  0

需要生成新列D，将A、B、C列的数值按顺序拼接，空值不参与拼接，最终效果：

A  B  C  D
1  0     10
1  1  1  111
1  1  0  110

实现代码 #

import pandas as pd

# 读取目标Excel文件，替换成你的文件路径
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 处理列拼接：转字符串→替换空值标识→按行拼接
df['D'] = df[['A', 'B', 'C']].astype(str).replace('nan', '', regex=False).agg(''.join, axis=1)

# 可选：若D列无空内容，可转为整数类型
# df['D'] = df['D'].astype(int)

# 查看结果或保存到新文件
print(df)
# df.to_excel('result.xlsx', index=False)

代码说明 #

• 转字符串：直接拼接数字会触发加法运算，必须先将列转为字符串类型
• 替换空值标识：Pandas中空值转字符串后会显示为'nan'，需要替换为空字符串避免拼接后出现无效内容
• 按行拼接：使用agg(''.join, axis=1)实现每一行的列值串联

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MDJ