用分隔符连接数据框的列

Question

我正在关注这个answer，获得了 88 个赞，但它不再起作用了：

>>> df = pd.DataFrame(
     [['USA', 'Nevada', 'Las Vegas'],
      ['Brazil', 'Pernambuco', 'Recife']],
     columns=['Country', 'State', 'City']
 )
df['AllTogether'] = df['Country'].str.cat(df[['State', 'City']], sep=' - ')

我得到错误：

    raise ValueError("Did you mean to supply a `sep` keyword?")
ValueError: Did you mean to supply a `sep` keyword?

不确定自发布答案以来发生了什么变化。

我有 0.22.0 的熊猫版本。由于测试原因无法更新版本。

编辑： 我不是在寻找替代答案，但担心的是错误。

Answer 1

我能够在pandas '0.21.1' 中重现此错误，但它似乎是一个错误（@Wen 指出现在已在pandas 0.23.4 中修复）。无论如何，您似乎可以通过使用df[['State', 'City']].values 而不仅仅是df[['State', 'City']]，即通过提供np.array 而不是数据框（这不是正常行为，看到作为docs 状态，您可以将其传递给数据帧）：

df['AllTogether'] = df['Country'].str.cat(df[['State','City']].values,sep=' - ')
>>> df
  Country       State       City                  AllTogether
0     USA      Nevada  Las Vegas    USA - Nevada - Pernambuco
1  Brazil  Pernambuco     Recife  Brazil - Las Vegas - Recife