如何在每个列名中添加后缀(或前缀)？
如何在每个列名中添加后缀(或前缀)？
提问于 2015-12-02 17:51:29
我想在每个列名中添加_x后缀，如下所示：
featuresA = myPandasDataFrame.columns.values + '_x'我该怎么做？此外，如果我想添加x_作为后缀，解决方案将如何改变？
回答 8
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-12-02 17:53:04
您可以使用list理解：
df.columns = [str(col) + '_x' for col in df.columns]还有一些内置的方法，如.add_suffix()和.add_prefix()，在另一个答案中已经提到了。
Stack Overflow用户
发布于 2016-01-29 15:37:21
在我看来，以下是添加后缀的最好方式。
df = df.add_suffix('_some_suffix')因为它是一个在DataFrame上调用并返回DataFrame的函数，所以您可以在调用链中使用它。
Stack Overflow用户
发布于 2019-01-28 21:37:25
优雅的就地级联
如果您试图在本地修改df，那么最便宜(也是最简单)的选项是直接在df.columns上进行就地添加(即使用Index.__iadd__)。
df = pd.DataFrame({"A": [9, 4, 2, 1], "B": [12, 7, 5, 4]})
df
A B
0 9 12
1 4 7
2 2 5
3 1 4
df.columns += '_some_suffix'
df
A_some_suffix B_some_suffix
0 9 12
1 4 7
2 2 5
3 1 4若要添加前缀，请类似地使用
df.columns = 'some_prefix_' + df.columns
df
some_prefix_A some_prefix_B
0 9 12
1 4 7
2 2 5
3 1 4另一种廉价的选择是使用带有f-string格式的列表理解(可在python3.6+上获得)。
df.columns = [f'{c}_some_suffix' for c in df]
df
A_some_suffix B_some_suffix
0 9 12
1 4 7
2 2 5
3 1 4而前缀，类似的，
df.columns = [f'some_prefix{c}' for c in df]方法链接
还可以在方法链接时添加*修复。若要添加后缀，请使用DataFrame.add_suffix
df.add_suffix('_some_suffix')
A_some_suffix B_some_suffix
0 9 12
1 4 7
2 2 5
3 1 4这将返回数据的副本。IOW，df没有被修改。
添加前缀也是用DataFrame.add_prefix完成的。
df.add_prefix('some_prefix_')
some_prefix_A some_prefix_B
0 9 12
1 4 7
2 2 5
3 1 4也不修改df。
add_*fix批判
如果您试图执行方法链接，这些是很好的方法：
df.some_method1().some_method2().add_*fix(...)但是，add_prefix (和add_suffix)创建了整个数据文件的副本，只是为了修改头文件。如果您认为这是浪费，但仍然想要链，您可以调用pipe
def add_suffix(df):
df.columns += '_some_suffix'
return df
df.some_method1().some_method2().pipe(add_suffix)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/34049618
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
