如何为每个列名添加后缀（或前缀）？

Question

我想为每个列名添加1 2 4 5 7 8 10 11后缀，如下所示：

_x

我该怎么做？另外，如果我想添加featuresA = myPandasDataFrame.columns.values + '_x' 作为后缀，解决方案将如何变化？

Answer 1

以下是我认为最好的添加后缀的方法。

df = df.add_suffix('_some_suffix')

因为它是在DataFrame上调用并返回DataFrame的函数 - 您可以在调用链中使用它。

Answer 2

您可以使用list理解：

df.columns = [str(col) + '_x' for col in df.columns]

还有其他答案中提到的内置方法，如和.add_suffix()。

Answer 3

优雅的就地串联

如果您尝试就地修改df，那么最便宜（也是最简单）的选项是直接在df.columns上就地添加（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

要添加前缀，您将类似地使用

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

---

另一种便宜的选择是使用f-string格式的列表理解（在python3.6 +上可用）。

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

对于前缀，类似地，

df.columns = [f'some_prefix{c}' for c in df]

---

方法链接

也可以在方法链接时添加* fix。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未修改。

添加前缀也可以使用DataFrame.add_prefix。

df.add_prefix('some_prefix_')

   some_prefix_A  some_prefix_B
0              9             12
1              4              7
2              2              5
3              1              4

这也不会修改df。

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对add_*fix的评论

如果您要执行方法链接，这些是好的方法：

df.some_method1().some_method2().add_*fix(...)

但是，add_prefix（和add_suffix）创建了整个数据帧的副本，只是为了修改标题。如果您认为这样做很浪费，但仍然希望进行链接，则可以致电pipe：

def add_suffix(df):
    df.columns += '_some_suffix'
    return df

df.some_method1().some_method2().pipe(add_suffix)

Answer 4

我知道4种为列名添加后缀（或前缀）的方法：

1- df.columns = [str(col) + '_some_suffix' for col in df.columns]

或

2- df.rename(columns= lambda col: col+'_some_suffix')

或

3- df.columns += '_some_suffix'非常消遣。

或者，最好的：

3- df.add_suffix('_some_suffix')

Answer 5

我没有看到上面提出的解决方案，因此将其添加到列表中：

df.columns += '_x'

您可以轻松适应前缀方案。

Answer 6

使用DataFrame.rename.

弃用add_prefix和add_suffix

在未来的熊猫版本中，add_prefix和add_suffix将是deprecated。建议的新方法是使用DataFrame.rename：

df = pd.DataFrame({'A': range(3), 'B': range(4, 7)})
print(df)
   A  B
0  0  4
1  1  5
2  2  6

将rename与axis=1和字符串格式一起使用：

df.rename('col_{}'.format, axis=1)
# or df.rename(columns='col_{}'.format)

   col_A  col_B
0      0      4
1      1      5
2      2      6

要实际覆盖您的列名，我们可以将返回的值分配给我们的df：

df = df.rename('col_{}'.format, axis=1)

或使用inplace=True：

df.rename('col_{}'.format, axis=1, inplace=True)