来自几个other posts ，连接数据框中的列的一种简单方法是使用 map 命令，如下例所示。 map 函数返回一个系列，那么为什么不能只使用常规系列而不是 map？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]},index=['m','n','o'])
df['x'] = df.a.map(str) + "_x"
a b x
m 1 4 1_x
n 2 5 2_x
o 3 6 3_x
即使我专门创建一个系列，这也有效。
df['y'] = pd.Series(df.a.map(str)) + "_y"
a b x y
m 1 4 1_x 1_y
n 2 5 2_x 2_y
o 3 6 3_x 3_y
这不起作用，它给出了一个 TypeEror
df['z'] = df['a'] + "_z"
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'str'
这也行不通:
df['z'] = pd.Series(df['a']) + "_z"
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'str'
我检查了 map 是否在后台返回了不同类型的对象，但它似乎没有:
type(pd.Series(df.a.map(str)))
pandas.core.series.Series
type(pd.Series(df['a']))
pandas.core.series.Series
我对 map 正在做什么使这项工作以及 map 如何将其转移到后续字符串算法感到困惑。
请您参考如下方法:
map将输入值映射到传入类型中的相应值。
通常传入的类型是系列、字典或函数，在您的情况下，它将 str 构造函数作为函数调用，并将其与 '_x' 连接起来。
但是，正如您发现的 df['a'] + "_z" 和 pd.Series(df['a']) + "_z" 将无法工作，因为没有为这些类型定义操作数(ndarray 和 str)。
您可以使用:
In [8]:
df['a'].astype(str) + '_z'
Out[8]:
m 1_z
n 2_z
o 3_z
Name: a, dtype: object
需要考虑的是，当您调用 df['a'].map(str) 时，dtype 实际上更改为 str:
In [13]:
df['a'].map(str).dtype
Out[13]:
dtype('O')
所以您可以看到为什么您的第一个版本有效，因为您基本上更改了 dtype 或系列，所以上面与 df['a'].astype(str)
