在DataFrame中应用os.path.join方法

Question

我有一个数据表 df，里面有三列，分别是 ['Name', 'WD', 'File']。每个名字在 'Name' 列对应的文件，都是在 'WD' 列的工作目录和 'File' 列的文件名中给出的。

这是我的数据表

我想把 'WD' 列和 'File' 列合并起来，使用 os.path.join() 方法，这样 'File' 列就能显示完整的路径。

我试过下面的代码，它能正常工作，但我在想有没有更好的方法，不用 for 循环：

for i in df.index:
    df['File'][i]=os.path.join(df['WD'][i],df['File'][i])

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Answer 1

第一个回答非常好，而且很容易理解，但为了完整性和适应不同的使用场景，这里再提供两个选项：

1. 使用 cat（连接），这是Pandas众多 字符串函数之一：

   df['WD'].str.cat(df['File'], sep=os.sep)
   

2. 对行或列使用 apply 任何函数：

   df[['WD', 'File']].apply(lambda row: os.path.join(*row), axis=1)
   

Answer 2

一个简单的解决办法是用 os.sep 来代替 os.path.join()。

>>> df["Path"] = df["WD"] + os.sep + df["File"]