Метод cat()
аксессуара .str
отлично работает для этого:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([["2014", "q1"],
... ["2015", "q3"]],
... columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
Year Quarter
0 2014 q1
1 2015 q3
>>> df['Period'] = df.Year.str.cat(df.Quarter)
>>> print(df)
Year Quarter Period
0 2014 q1 2014q1
1 2015 q3 2015q3
cat()
даже позволяет вам добавить разделитель, поэтому для Например, предположим, что у вас есть только целые числа в течение года и периода, вы можете сделать это:
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[2014, 1],
... [2015, 3]],
... columns=('Year', 'Quarter'))
>>> print(df)
Year Quarter
0 2014 1
1 2015 3
>>> df['Period'] = df.Year.astype(str).str.cat(df.Quarter.astype(str), sep='q')
>>> print(df)
Year Quarter Period
0 2014 1 2014q1
1 2015 3 2015q3
Объединение нескольких столбцов - это просто передача списка серий или данных, содержащих все, кроме первого столбца как параметр str.cat()
, вызываемый в первом столбце (серии):
>>> df = pd.DataFrame(
... [['USA', 'Nevada', 'Las Vegas'],
... ['Brazil', 'Pernambuco', 'Recife']],
... columns=['Country', 'State', 'City'],
... )
>>> df['AllTogether'] = df['Country'].str.cat(df[['State', 'City']], sep=' - ')
>>> print(df)
Country State City AllTogether
0 USA Nevada Las Vegas USA - Nevada - Las Vegas
1 Brazil Pernambuco Recife Brazil - Pernambuco - Recife
Множество COM-объектов, к которым может обращаться приложение для магазина Windows, крайне ограничено. Глядя на документацию MSDN, похоже, что CLSID_ActiveDesktop не является одним из классов, доступ к которым можно получить в приложениях магазина.
Как упоминал Ханс в своем комментарии, приложениям магазина запрещается вмешиваться в per- пользовательское состояние - действия, такие как изменение количества обоев рабочего стола как изменение состояния пользователя.