如何为Pandas DataFrame的整数与字符串列元素添加单引号并生成新列

我明白你想要给DataFrame里的整数列和字符串列分别生成带单引号的新列，之前尝试的方法没起作用对吧？别担心，这里有几个简单可靠的方法能帮你搞定～

方法一：使用apply配合lambda函数 #

这是最直观的写法，针对不同类型的列分别处理：

import pandas as pd

data = {"id": [101, 102, 103, 104, 105], "person": ['Ty', 'Al', 'Lou', 'Tao', 'Mick']}
df = pd.DataFrame(data)

# 处理整数列：先转字符串再包裹单引号
df['id_with_quotes'] = df['id'].apply(lambda x: f"'{x}'")
# 处理字符串列：直接给元素前后加单引号
df['person_with_quotes'] = df['person'].apply(lambda x: f"'{x}'")

print(df)

方法二：矢量化字符串拼接（更高效） #

如果你的数据量比较大，推荐用这种矢量化操作，比apply速度更快：

# 整数列需要先转成字符串类型，再拼接单引号
df['id_with_quotes'] = "'" + df['id'].astype(str) + "'"
# 字符串列直接拼接即可
df['person_with_quotes'] = "'" + df['person'] + "'"

为什么你之前的代码没生效？ #

咱们来扒一扒之前代码的问题：

• for x in df遍历的是DataFrame的列名，不是列里的元素，所以x拿到的是'id'和'person'这两个字符串，不是你要处理的数值或人名。
• np.savetxt是用来把数组写入文件的工具，完全不适合用来给单个元素加引号，而且你根本不需要把数据存到文件里，直接在DataFrame内处理就好。
• x.append(id_in_quotes)这里，x是列名字符串，根本没有append方法，自然会报错。

最终效果 #

运行上面的代码后，你会得到包含四列的DataFrame，完全符合你的需求：

id person id_with_quotes person_with_quotes
0  101     Ty          '101'              'Ty'
1  102     Al          '102'              'Al'
2  103    Lou          '103'             'Lou'
3  104    Tao          '104'             'Tao'
4  105   Mick          '105'            'Mick'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BrianBeing