如何为每个列名添加后缀（或前缀）？

Question

我想为每个列名添加_x 后缀，如下所示：

featuresA = myPandasDataFrame.columns.values + '_x'

我该怎么做？另外，如果我想添加x_ 作为后缀，解决方案将如何变化？

Answer 1

我认为这是我经常使用的，例如：

df = pd.DataFrame({'silverfish': range(3), 'silverspoon': range(4, 7),
                   'goldfish': range(10, 13),'goldilocks':range(17,20)})

我的动态重命名方式：

color_list = ['gold','silver']

for i in color_list:
    df[f'color_{i}']=df.filter(like=i).sum(axis=1)

输出：

{'silverfish': {0: 0, 1: 1, 2: 2},
 'silverspoon': {0: 4, 1: 5, 2: 6},
 'goldfish': {0: 10, 1: 11, 2: 12},
 'goldilocks': {0: 17, 1: 18, 2: 19},
 'color_gold': {0: 135, 1: 145, 2: 155},
 'color_silver': {0: 20, 1: 30, 2: 40}}

Answer 2

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

要真正覆盖您的列名，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)

Answer 3

我知道在列名称中添加后缀（或前缀）的 4 种方法：

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' 很容易。

或者，最好的：

3-df.add_suffix('_some_suffix')

Answer 4

我还没有看到上面提出的这个解决方案，所以将它添加到列表中：

df.columns += '_x'

而且您可以轻松适应前缀场景。

Answer 5

您可以使用list 理解：

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

还有另一个答案中提到的.add_suffix() 和.add_prefix() 等内置方法。

Answer 6

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，您可以类似地使用

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

---

另一个便宜的选择是使用带有f-string 格式的列表推导（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

还可以在方法链接时添加 *fixes。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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批评add_*fix

如果您尝试执行方法链接，这些是很好的方法：

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

然而，add_prefix（和add_suffix）创建了整个数据框的副本，只是为了修改标题。如果你认为这很浪费，但仍想上链，可以拨打pipe：

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

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

Answer 7

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。