pandas DataFrame三列以下划线拼接方法及NoneType赋值报错解决

1 报错原因修复 #

你遇到的TypeError: 'NoneType' object does not support item assignment报错，根本原因是操作对象self.df为None值，无法对其执行新增列的赋值操作。可按以下两点排查修复：

• 检查之前的代码是否存在将返回None的操作赋值给self.df的情况：pandas中带inplace=True参数的方法会直接修改原对象，返回值为None，错误示例：self.df = df.drop(columns=['test'], inplace=True)，这类写法会把self.df覆盖为None，要么去掉inplace=True参数接收返回的新对象，要么不把inplace操作的结果赋值给变量。
• 操作前先确认self.df被正确赋值，可先执行self.df = df.copy()把原始数据同步到类属性中。

2 列拼接最优实现 #

不推荐用apply+lambda的方式实现行拼接，性能较低，pandas原生字符串拼接方法效率更高，代码也更简洁，正确实现如下：

import pandas as pd

# 先完成self.df的正确赋值
self.df = df.copy()

# 方法1：直接用加号拼接，写法直观
self.df["ID"] = self.df["cell_id:cell_id"].astype(str) + "_" \
                + self.df["region:region"].astype(str) + "_" \
                + self.df["tile_num:tile_num"].astype(str)

# 方法2：用str.cat方法，适合拼接列较多的场景
# self.df["ID"] = self.df["cell_id:cell_id"].astype(str).str.cat(
#     [self.df["region:region"].astype(str), self.df["tile_num:tile_num"].astype(str)],
#     sep="_"
# )

# 提取需要的列得到最终结果
result_df = self.df[["ID", "ABC"]]

执行后得到的result_df就是你需要的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者melololo