Pandas中如何将两列数据组合后存储为自定义名称的新列

你写的groupby是用来做分组统计的语法，运行后只会生成分组对象，根本不会修改原表、也没法生成拼接内容的新列，按下面的方法写就能实现需求：

方法1：直接字符串拼接（推荐，简单高效） #

如果只是要把两列内容按固定格式拼起来，直接用+拼接后赋值给自定义新列就行，和示例效果完全匹配：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("Dataset.csv")
# 新列名可以自己改，这里用route举例，连接符也可以按需替换
df['route'] = df['source_city'] + '-' + df['destination_city']

要换连接格式直接改拼接的中间内容就行，比如要用箭头连接就写：
df['route'] = df['source_city'] + ' → ' + df['destination_city']

方法2：apply自定义拼接（适合复杂拼接逻辑） #

如果拼接的时候需要加条件判断、加额外说明文字，用apply逐行处理更灵活：

# 例子：拼接成“从XX到XX”的中文格式
df['route'] = df.apply(lambda row: f"从{row['source_city']}到{row['destination_city']}", axis=1)

补充说明 #

你之前写的groupby语法适用场景不对：如果后续你要按出发-到达城市的维度做聚合统计，比如算每条航线的平均价格、总订票数，才需要用它，举个例子：

# 统计每条航线的平均机票价格
route_stat = df.groupby(['source_city','destination_city'])['price'].mean()

拼接完可以跑一句print(df[['source_city','destination_city','route']].head())，打印前5行确认下效果对不对。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nikhil R