Python | Pandas Series.str.cat() para concatenar string

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
Pandas str.cat() se utiliza para concatenar strings a la serie de string de la persona que llama pasada. Se pueden pasar valores distintos de una serie diferente, pero la longitud de ambas series debe ser la misma. .str debe tener el prefijo para diferenciarlo del método predeterminado de Python.
 

Sintaxis: Series.str.cat(otros=Ninguno, sep=Ninguno, na_rep=Ninguno)
Parámetros: 
otros: Serie, índice, data frame o lista de strings a concatenar 
sep : Separador a poner entre las dos strings 
na_rep: Ninguno o valor de string para reemplazar en lugar de valores nulos
Tipo de retorno: serie con valores de string concatenados 
 

Para descargar el archivo Csv utilizado, haga clic aquí.
En los siguientes ejemplos, el marco de datos utilizado contiene datos sobre algunos jugadores de la NBA. La imagen del marco de datos antes de cualquier operación se adjunta a continuación. 
 

  
Ejemplo #1: Concatenar columna con separador
En este ejemplo, la columna Equipo se concatena al final de la columna Nombre con separador “, “. La columna Nombre se sobrescribe con la nueva serie y luego se muestra el marco de datos. 
 

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# importing csv from link
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
 
# making copy of team column
new = data["Team"].copy()
 
# concatenating team with name column
# overwriting name column
data["Name"]= data["Name"].str.cat(new, sep =", ")
 
# display
data

Salida: 
como se muestra en la imagen de salida, cada string en la columna Equipo que tiene el mismo índice que la string en la columna Nombre se ha concatenado con el separador «,». 
 

  
Ejemplo #2: Manejo de valores nulos
La parte más importante en el análisis de datos es el manejo de valores nulos. str.cat() proporciona una forma de manejar valores nulos a través del parámetro na_rep. Todo lo que se pase a este parámetro se reemplazará cada vez que aparezca un valor nulo. 
En este ejemplo, la columna de la universidad se concatena con la columna del equipo. «Sin universidad» se pasa al parámetro na_rep para reemplazar nulo con esta string.
 

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# importing csv from link
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
 
# making copy of team column
new = data["Team"].copy()
 
# string to replace null values with
na_string ="No College"
 
# concatenating team with name column
# overwriting name column
data["College"]= data["College"].str.cat(new, sep =", ", na_rep = na_string)
 
# display
data

Salida: 
como se puede ver en el marco de datos, en la posición de índice 4 y 5, había un valor NULL que se reemplazó con «No College» y la string de la columna Team se concatenó correctamente.