Python中Series拼接异常：如何正确拼接ticker与SuperID列？

问题出在你使用了Python内置的str()函数处理整个Series对象，这会把整个Series转换成包含所有行的字符串（比如类似"0 44462\n1 44463\nName: SuperID, dtype: float64"），导致拼接时每行都带上了整个Series的内容，而非对应行的单个值。

要实现对应行的正确拼接，需要对SuperID列的每个元素单独转换为字符串，可以用以下两种方法：

方法1：使用.astype(str)（推荐） #

这是Pandas中转换列元素类型的标准方法，会批量将列内每个元素转为字符串：

def excel_date(date1):
    temp = datetime.datetime(1899, 12, 30)
    delta = date1 - temp if date1 != 0 else temp - temp
    return float(delta.days) + (float(delta.seconds) / 86400)

df3['SuperID'] = df3['Break_date'].apply(excel_date)
# 对SuperID列每个元素转字符串后拼接
df3['SuperID2'] = df3['ticker'] + df3['SuperID'].astype(str)

方法2：使用.apply(str) #

通过apply遍历列内每个元素，调用str()函数转换：

df3['SuperID2'] = df3['ticker'] + df3['SuperID'].apply(str)

两种方法都能实现每行ticker与对应SuperID的拼接，得到类似TSLA44462的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Artrade