今天就跟大家聊聊有关 Pandas中cat() 方法如何使用，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
cat()连接字符串
Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None)
参数:
others : 列表或复合列表,默认为None,如果为None则连接本身的元素
sep : 字符串 或者None,默认为None
na_rep : 字符串或者 None, 默认 None。如果为None缺失值将被忽略。
返回值:
concat : 序列(Series)/索引(Index)/字符串(str)
#如果连接的是两个序列，则会对应 >>> Series(['a', 'b', 'c']).str.cat(['A', 'B', 'C'], sep=',')0 a,A1 b,B2 c,C dtype: object #否则则会连接自身序列里的值 >>> Series(['a', 'b', 'c']).str.cat(sep=',')'a,b,c'#也可以同时连接复合列表 >>> Series(['a', 'b']).str.cat([['x', 'y'], ['1', '2']], sep=',')0 a,x,11 b,y,2dtype: object
看完上述内容，你们对 Pandas中cat() 方法如何使用有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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