pandas DataFrame add_prefix的实现

目录

• Pandas2.2 DataFrame
• Reindexing selection label manipulation
• pandas.DataFrame.add_prefix()
• 参数说明：
• 返回值：
• 示例代码：
• 输出结果：
• 总结：

Pandas2.2 DataFrame

Reindexing selection label manipulation

pandas.DataFrame.add_prefix()

pandas.DataFrame.add_prefix(prefix[, axis]) 是 pandas 中用于在 DataFrame 的行标签或列标签前添加指定前缀的方法。该方法不会修改原始数据，而是返回一个新的带有前缀的 DataF编程rame。

参数说明：

• prefix: str需要添加的前缀字符串。

• axis: {0 or 'index', 1 or 'columns'}，默认为 1（即列）

  指定是向行索引 (axis=0) 还是列索引 (axis=1) 添加前缀。

返回值：

• 返回一个新的 DataFrame，其行标签或列标签带有指定的前缀。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}, index=['x', php'y', 'z'])

# 在列名前添加前缀 'col_'
df_prefixed_columns = df.add_prefix('col_')

# 在行索引前添加前缀 'row_'
df_prefixed_index = df.add_prefix('row_', axis=0)

print("Original DataFrame:")
print(df)
print("\nDataFrame after add_prefix to columns:")
print(df_prefixed_columns)
print("\nDataFrame after add_prefix to index:")
print(df_prefixed_index)

输出结果：

Original DataFrame:

   A  B

x  1  4

y  2  5

z  3  6

DataFrame after add_prefix to columns:

   col_A  col_B

x      1      4

y      2      5

z      3      6

DataFra编程me after add_prefix to index:

     A  B

row_x  1  4

row_y  2  5

row_z  3  6

总结：

• add_prefix() 常用于区分不同来源的数据列或行标签。
• 可以通过python axis 参数灵活选择作用于行或列。
• 不会改变原数据，适合链式操作使用。

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