使用Pandas apply()合并列时自动添加.0的问题求助

你的问题根源是CIDR列被Pandas识别为浮点数类型，使用map(str)转换时会自动带上.0后缀。以下几种修改方式可以解决这个问题：

方法1：读取CSV时指定CIDR列类型 #

如果原始CSV中CIDR列都是整数且无缺失值，读取时直接指定类型为int，从根源避免被识别为浮点数：

import pandas as pd

path = '/Users/myfolder/Downloads/ip.csv'
# 指定CIDR列数据类型为整数
df = pd.read_csv(path, dtype={'CIDR': int})
df = df[['Address', 'CIDR']].apply(lambda x: '/'.join(x.map(str)), axis=1)
df.to_csv("/Users/myfolder/Downloads/result.txt", header=False, index=False)

方法2：转换CIDR列为整数后再处理 #

如果CIDR列存在缺失值（导致Pandas自动识别为浮点数），先填充缺失值再转整数：

import pandas as pd

path = '/Users/myfolder/Downloads/ip.csv'
df = pd.read_csv(path)
# 填充缺失值（这里用0示例，可根据实际需求调整）后转整数
df['CIDR'] = df['CIDR'].fillna(0).astype(int)
df = df[['Address', 'CIDR']].apply(lambda x: '/'.join(x.map(str)), axis=1)
df.to_csv("/Users/myfolder/Downloads/result.txt", header=False, index=False)

方法3：直接格式化字符串拼接 #

更直观的方式是直接通过格式化字符串拼接IP和CIDR，同时将CIDR转为整数：

import pandas as pd

path = '/Users/myfolder/Downloads/ip.csv'
df = pd.read_csv(path)
# 直接格式化拼接，强制将CIDR转为整数
df = df.apply(lambda x: f"{x['Address']}/{int(x['CIDR'])}", axis=1)
df.to_csv("/Users/myfolder/Downloads/result.txt", header=False, index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nickee