如何基于pandas dataframe按指定格式批量生成对应语句

实现方法 #

你可以通过两种常用方式实现需求，同时支持生成英文和对应中文格式的语句：

方法1：apply逐行处理（代码易读，适合小数据量）

import pandas as pd

# 构造你的示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "A": ["Joe", "Raul", "James"],
    "B": [20, 22, 30]
})

# 生成英文格式语句
df["en_sent"] = df.apply(lambda x: f"Mark of {x['A']} is {x['B']}", axis=1)
# 生成中文格式语句
df["cn_sent"] = df.apply(lambda x: f"{x['A']}的分数是{x['B']}", axis=1)

方法2：向量化拼接（性能更高，适合十万行以上的大数据集）

# 英文格式
df["en_sent"] = "Mark of " + df["A"] + " is " + df["B"].astype(str)
# 中文格式
df["cn_sent"] = df["A"] + "的分数是" + df["B"].astype(str)

输出结果

如果需要打印所有生成的语句，直接遍历对应列即可：

# 打印英文结果
for line in df["en_sent"]:
    print(line)

# 打印中文结果
for line in df["cn_sent"]:
    print(line)

输出的中文结果为：

Joe的分数是20
Raul的分数是22
James的分数是30

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aniiya0978