在我们进行数据科学或日常数据清洗的过程中，合并 DataFrame 的列是一项极其基础但又至关重要的操作。这不仅能够让我们的数据操作和转换变得更加灵活，更是为后续的分析、可视化以及机器学习模型训练打下坚实基础的基础设施。举个例子，假设我们的 DataFrame 中包含分开的“名字”和“姓氏”列，我们可以将它们组合成一个“全名”列。 在 Pandas 中，我们可以通过多种方法来实现这一点，例如使用 INLINECODE14a2b10e 运算符、INLINECODEd4065f88 方法以及 apply() 函数。
在这篇文章中，我们将不仅回顾这些经典方法，还会结合 2026 年的开发视角，探讨如何编写更加健壮、高性能且易于维护的生产级代码。我们相信，理解背后的性能权衡和陷阱，比单纯记忆语法更为重要。随着 Vibe Coding（氛围编程） 和 Agentic AI 的兴起，我们编写数据处理代码的方式也在发生深刻的变革。我们将探讨如何利用这些新理念来优化我们的 Pandas 工作流。
目录
方法 1：拼接列（针对字符串列）
让我们先看看如何处理字符串数据。对于初学者来说，直接使用加号 + 来拼接字符串是最直观的方法，这也是我们最常用的“快捷方式”。
import pandas as pd
import numpy as np
# 构建示例数据
df = pd.DataFrame({‘FirstName‘: [‘John‘, ‘Jane‘], ‘LastName‘: [‘Smith‘, ‘root‘]})
# 使用 + 运算符直接拼接
df[‘FullName‘] = df[‘FirstName‘] + ‘ ‘ + df[‘LastName‘]
print(df)
Output
FirstName LastName FullName
0 John Smith John Smith
1 Jane root Jane root
🚀 生产环境进阶：处理缺失值与类型安全
在实际的企业级项目中，我们很少会遇到数据完美无缺的情况。你可能会遇到姓氏为空（INLINECODE3c1f3a95）的情况。直接使用 INLINECODE543d5d7e 运算符可能会导致结果出现 INLINECODE32be8c5f 或者类型错误。为了解决这个问题，我们通常会结合类型转换和 INLINECODE9b6970e2 来确保数据流的稳定性。
# 模拟含有缺失值的真实数据
df_dirty = pd.DataFrame({
‘FirstName‘: [‘John‘, ‘Jane‘, np.nan],
‘LastName‘: [‘Smith‘, np.nan, ‘Doe‘]
})
# ⚠️ 错误示范：直接相加会导致 NaN 传播
# df_dirty[‘FullName‘] = df_dirty[‘FirstName‘] + ‘ ‘ + df_dirty[‘LastName‘]
# ✅ 推荐做法：先填充默认值，再进行拼接
# 利用 fillna(‘‘) 将空值处理为空字符串，保持结构完整
df_dirty[‘FullName‘] = df_dirty[‘FirstName‘].fillna(‘‘) + ‘ ‘ + df_dirty[‘LastName‘].fillna(‘‘)
# 清理可能产生的多余空格（例如前面有空格）
df_dirty[‘FullName‘] = df_dirty[‘FullName‘].str.strip()
print(df_dirty)
Output
FirstName LastName FullName
0 John Smith John Smith
1 Jane NaN Jane
2 NaN Doe Doe
在我们的经验中，明确的数据类型声明 和 对 INLINECODE76277d3e 的预处理 是防止未来出现难以调试的 Bug 的关键。在 2026 年，随着 AI 辅助编程的普及，我们更倾向于让 AI 工具（如 Cursor 或 Copilot）帮我们生成这些防御性的 INLINECODEb89855cf 代码片段，从而专注于核心业务逻辑。
方法 2：合并数值列（数学运算）
除了文本，我们经常通过执行算术运算来合并数值列。例如，为了计算员工的总薪酬，我们可以将“薪资”和“奖金”列相加。
- 我们可以执行加法、减法、乘法等算术操作。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
‘Salary‘: [50000, 60000, 70000],
‘Bonus‘: [5000, 6000, 7000]
})
# Combine columns by performing arithmetic operations
df[‘Total Compensation‘] = df[‘Salary‘] + df[‘Bonus‘]
df[‘Salary After Tax‘] = df[‘Salary‘] - df[‘Salary‘] * 0.2
df[‘Salary Times Bonus‘] = df[‘Salary‘] * df[‘Bonus‘]
print(df)
Output
Salary Bonus Total Compensation Salary After Tax Salary Times Bonus
0 50000 5000 55000 40000.0 250000000
1 60000 6000 66000 48000.0 360000000
2 70000 7000 77000 56000.0 490000000
方法 3：使用 agg() 函数
agg() 函数 也可以用来将多列合并为一列。它提供了一种同时应用不同聚合函数的方式，这在处理跨列逻辑时非常优雅。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({‘FirstName‘: [‘John‘, ‘Jane‘], ‘LastName‘: [‘Doe‘, ‘Smith‘], ‘Age‘: [28, 34]})
# Combine columns using agg() with a custom function
df[‘FullName‘] = df[[‘FirstName‘, ‘LastName‘]].agg(‘ ‘.join, axis=1)
print(df)
Output
FirstName LastName Age FullName
0 John Doe 28 John Doe
1 Jane Smith 34 Jane Smith
方法 4：结合 apply() 使用 Lambda 函数
当我们需要处理更复杂的组合逻辑，或者涉及多个列的特定操作时，apply() 函数 配合 lambda 函数 是最灵活的武器。
- 我们可以利用 apply() 配合 lambda 函数来实现列的合并。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
‘First Name‘: [‘John‘, ‘Jane‘],
‘Last Name‘: [‘Doe‘, ‘Smith‘],
‘Age‘: [28, 34]
})
# First part: Combine ‘First Name‘ and ‘Last Name‘
df[‘Message‘] = df.apply(lambda row: f"{row[‘First Name‘]} {row[‘Last Name‘]}", axis=1)
# Second part: Add age-related information
df[‘Message‘] = df[‘Message‘] + df.apply(lambda row: f" is {row[‘Age‘]} years old.", axis=1)
print(df)
Output
First Name Last Name Age Message
0 John Doe 28 John Doe is 28 years old.
1 Jane Smith 34 Jane Smith is 34 years old.
方法 5：使用 map()
虽然 map() 函数 通常用于单列的转换，但在特定场景下，结合索引操作也能达到合并的目的。
2026 技术趋势深度：工程化 Pandas 列合并
随着我们步入 2026 年，数据工程的边界正在发生变化。我们不再仅仅是在 Jupyter Notebook 中写脚本，而是在构建数据产品。这就要求我们的 Pandas 代码必须具备可观测性 和 AI 辅助的鲁棒性。在处理大规模数据时，单纯的代码拼接已经不够了。我们需要的是语义级的合并和极致的性能。
6. 智能合并与 AI 辅助工作流 (Vibe Coding)
在 2026 年，Vibe Coding（氛围编程） 和 Agentic AI 正在改变我们编写数据处理代码的方式。想象一下，我们不再需要手动去检查每一列的数据类型，而是由 AI Agent 代理来分析数据概貌，并自动生成最优的合并策略。
让我们来看一个结合现代开发理念的“防御性”合并示例。在这个例子中，我们不仅合并数据，还利用 Polars（Pandas 在 2026 年的主要竞争对手/替代者）的思维方式来优化性能，并加入异常处理。
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import List, Union
# 模拟真实世界的脏数据：包含缺失值、错误类型和极端值
df_real_world = pd.DataFrame({
‘user_id‘: [101, 102, 103, 104, 105],
‘first_name‘: [‘Alice‘, ‘Bob‘, np.nan, ‘Charlie‘, ‘David‘],
‘last_name‘: [‘Johnson‘, ‘Smith‘, ‘Brown‘, None, ‘Lee‘],
‘credits‘: [100, 200, 150, 50, 300],
‘bonus_multiplier‘: [1.5, 1.2, np.nan, 1.0, 2.0]
})
def robust_calculate_total_credits(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""
生产级计算：合并基础积分和加权积分。
包含了数据清洗、类型检查和默认值填充。
"""
# 1. 预处理：使用 fillna 填充缺失的倍率，默认为 1.0
df[‘bonus_multiplier‘] = df[‘bonus_multiplier‘].fillna(1.0)
# 2. 向量化运算：比 apply() 快得多
# 注意：这展示了如何在不使用循环的情况下合并数值列
df[‘total_credits‘] = df[‘credits‘] * df[‘bonus_multiplier‘]
# 3. 字符串合并：处理可能的空值（None 或 NaN）
# 使用 str.cat 方法处理空值更安全
# 我们将 NaN 替换为空字符串以避免生成 "nan"
df[‘full_name‘] = df[‘first_name‘].str.cat(df[‘last_name‘], sep=‘ ‘, na_rep=‘‘)
# 4. 数据验证：检查异常值
# 如果积分超过 500，标记为异常（模拟业务逻辑）
df[‘is_anomaly‘] = df[‘total_credits‘] > 500
return df
# 执行函数
result_df = robust_calculate_total_credits(df_real_world.copy()) # 使用 copy 避免 SettingWithCopyWarning
print(result_df)
Output
user_id first_name last_name credits bonus_multiplier total_credits full_name is_anomaly
0 101 Alice Johnson 100 1.5 150.0 Alice Johnson False
1 102 Bob Smith 200 1.2 240.0 Bob Smith False
2 103 NaN Brown 150 1.0 150.0 Brown False
3 104 Charlie None 50 1.0 50.0 Charlie False
4 105 David Lee 300 2.0 600.0 David Lee True
7. 性能优化：从 Pandas 到 Polars 的迁移视角
作为经验丰富的开发者，我们必须谈论性能。Pandas 虽然强大，但在处理超大规模数据集时可能会遇到瓶颈。在我们的最新项目中，我们遵循 "左移"（Shift Left） 的原则：在数据进入模型之前尽早进行优化。
如果发现列合并操作成为瓶颈（例如处理数亿行），我们会考虑迁移到 Polars。Polars 使用 Rust 编写，其 lazy evaluation（惰性求值）特性可以自动优化我们的合并查询。虽然本文重点在于 Pandas，但在设计合并逻辑时，我们应该尽量避免使用 apply()，因为它通常比向量化操作慢 100 倍以上。尽可能使用 Pandas 内置的字符串方法和算术运算符，这不仅是为了速度，也是为了让 AI 辅助工具（如 GitHub Copilot 或 Cursor）更好地理解我们的意图。
8. 常见陷阱与故障排查
在 2026 年的分布式协作环境中，代码的可读性和可维护性比以往任何时候都重要。我们在合并列时经常踩到以下坑：
- 链式索引陷阱：
你可能见过这样的代码：INLINECODE3b9fe2e9。千万别这么做！这通常会导致 INLINECODEb1569a37。我们推荐始终使用 INLINECODEec2151e8 或直接赋值 INLINECODEa10955f4。
- 隐式类型转换：
当你尝试将整数列与字符串列合并时（例如 ID + Name），Pandas 会将所有内容转换为字符串。如果后续该列用于数值计算，这会导致隐蔽的 Bug。最佳实践：在合并前显式转换类型 df[‘ID‘] = df[‘ID‘].astype(str)。
- 内存爆炸：
在使用 INLINECODEd72eed4e 处理复杂对象时，如果不指定 INLINECODE0c1bc5d7，有时会导致内存占用激增。在处理大数据集时，监控内存消耗至关重要。
深入解析：处理复杂的多模态数据合并
让我们思考一个更复杂的场景：在 2026 年，数据不再仅仅是文本和数字，我们还可能遇到嵌入向量或 JSON 结构。假设我们需要将用户的基础信息与元数据合并。
import pandas as pd
import json
# 模拟包含类 JSON 字符串的数据
df_meta = pd.DataFrame({
‘id‘: [1, 2],
‘name‘: [‘Alice‘, ‘Bob‘],
‘preferences‘: [‘{"color": "red"}‘, ‘{"color": "blue", "size": "L"}‘]
})
# 目标：将 name 和 preferences 中的 color 合并成一个描述列
# 这展示了如何结合 json 解析和字符串合并
def extract_and_combine(row):
try:
# 安全地解析 JSON，处理可能的格式错误
pref = json.loads(row[‘preferences‘])
color = pref.get(‘color‘, ‘unknown‘)
return f"{row[‘name‘]} likes {color}"
except json.JSONDecodeError:
# 容错机制：如果 JSON 格式错误，返回默认值
return f"{row[‘name‘]} has invalid data"
# 使用 apply 进行复杂逻辑处理（性能较低但逻辑最灵活）
df_meta[‘description‘] = df_meta.apply(extract_and_combine, axis=1)
print(df_meta)
Output
id name preferences description
0 1 Alice {"color": "red"} Alice likes red
1 2 Bob {"color": "blue", "size": "L"} Bob likes blue
在我们的经验中，当数据结构变得如此复杂时，保持代码的可测试性是关键。我们会将 INLINECODE053f9b40 这样的逻辑封装成独立的单元测试函数，而不是把所有逻辑都塞进 INLINECODEf5d1b012 表达式里。这不仅方便我们在 2026 年的 AI 辅助开发环境中进行重构，也能确保数据质量。
结语：面向未来的数据思维
合并列看似简单，但在现代数据工程栈中，它是构建高质量数据集的基石。通过结合 Pandas 的强大功能和 2026 年的防御性编程思维，我们可以编写出既高效又易于维护的代码。无论是处理简单的字符串拼接，还是构建复杂的 ETL 管道，记住：清晰的逻辑、严格的数据类型检查以及对性能的敏感度，将使你的代码在未来几年内保持领先。
在下一个十年，随着数据量的爆炸式增长和 AI 工具的深度集成，我们对 Pandas 的使用也会从“手工作坊”转向“工业化流水线”。希望这篇指南能帮助你在下一个项目中游刃有余地处理 Pandas 列合并的挑战，并为你构建下一代数据产品提供坚实的基础。