Python pandas如何创建值为count(percent)格式的合并值新列

你可以通过以下两种常用方法完成列拼接需求： #

方法1：直接字符串拼接（性能更高，适合大数据量场景） #

直接将两列转为字符串类型后拼接，代码如下：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'count': [1,2,3],
                   'percent': [30,35,35]})

# 新增拼接列
df['count(percent)'] = df['count'].astype(str) + '(' + df['percent'].astype(str) + ')'

print(df)

运行后即可得到你需要的输出结果。 #

方法2：apply + f-string（写法更灵活，适合需要复杂格式调整的场景） #

如果后续需要调整拼接格式（比如给百分比加%后缀、保留指定小数位），用lambda加f-string的方式调整更方便：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'count': [1,2,3],
                   'percent': [30,35,35]})

# 新增拼接列
df['count(percent)'] = df.apply(lambda row: f"{row['count']}({row['percent']})", axis=1)

print(df)

如果你的percent字段是0.3这类小数格式，想要展示为1(30%)的效果，只需要修改f-string格式即可：

df['count(percent)'] = df.apply(lambda row: f"{row['count']}({row['percent']:.0f}%)", axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmed Ramadan