Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left')
使用给定的分隔符连接系列/索引中的字符串。
如果指定了 others，则此函数将系列/索引和 others 的元素逐元素连接起来。如果 others 未通过，则 Series/Index 中的所有值都将连接到具有给定 sep 的单个字符串中。
others ：系列、索引、数据帧、np.ndarray 或 list-like
Series、Index、DataFrame、np.ndarray(一维或二维)和其他 list-likes 的字符串必须与调用 Series/Index 的长度相同，但索引对象除外(即 Series/Index/DataFrame)如果 join 不是无。
如果其他是包含 Series、Index 或 np.ndarray (1-dim) 组合的 list-like，则所有元素都将被解包并且必须单独满足上述条件。
如果其他为 None，则该方法返回调用 Series/Index 中所有字符串的串联。
sep ：str，默认””
不同元素/列之间的分隔符。默认情况下使用空字符串 ‘’。
na_rep ：str 或无，默认无
为所有缺失值插入的表示：
- 如果
na_rep为None，并且others为None，则从结果中省略系列/索引中的缺失值。 - 如果
na_rep为None，并且others不是None，则在任何列(连接之前)中包含缺失值的行将在结果中具有缺失值。
join ：{‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’}，默认 ‘left’
确定调用 Series/Index 和 others 中的任何 Series/Index/DataFrame 之间的 join-style(没有索引的对象需要匹配调用 Series/Index 的长度)。要禁用对齐，请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。
str、系列或索引
如果 others 为None，则返回 str，否则返回对象的 Series/Index(与调用者类型相同)。
当不通过 others 时，所有值都连接成一个字符串：
>>> s = pd.Series(['a', 'b', np.nan, 'd'])
>>> s.str.cat(sep=' ')
'a b d'
默认情况下，忽略 Series 中的 NA 值。使用 na_rep ，可以给它们一个表示：
>>> s.str.cat(sep=' ', na_rep='?')
'a b ? d'
如果指定了 others，则将相应的值与分隔符连接起来。结果将是一系列字符串。
>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], sep=',')
0 a,A
1 b,B
2 NaN
3 d,D
dtype:object
缺失值将在结果中保持缺失，但可以再次使用 na_rep 表示
>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], sep=',', na_rep='-')
0 a,A
1 b,B
2 -,C
3 d,D
dtype:object
如果未指定 sep，则将这些值连接起来而不进行分隔。
>>> s.str.cat(['A', 'B', 'C', 'D'], na_rep='-')
0 aA
1 bB
2 -C
3 dD
dtype:object
具有不同索引的系列可以在连接之前对齐。 join -keyword 与其他方法一样工作。
>>> t = pd.Series(['d', 'a', 'e', 'c'], index=[3, 0, 4, 2])
>>> s.str.cat(t, join='left', na_rep='-')
0 aa
1 b-
2 -c
3 dd
dtype:object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='outer', na_rep='-')
0 aa
1 b-
2 -c
3 dd
4 -e
dtype:object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='inner', na_rep='-')
0 aa
2 -c
3 dd
dtype:object
>>>
>>> s.str.cat(t, join='right', na_rep='-')
3 dd
0 aa
4 -e
2 -c
dtype:object
Original: https://blog.csdn.net/wuxiaopengnihao1/article/details/127567239
Author: wuxiaopengnihao1
Title: Python pandas.Series.str.cat实例讲解
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