จะเพิ่มคำต่อท้าย (หรือคำนำหน้า) ให้กับชื่อคอลัมน์แต่ละคอลัมน์ได้อย่างไร?

ฉันต้องการเพิ่ม_xคำต่อท้ายให้กับชื่อคอลัมน์แต่ละคอลัมน์ดังนี้:

featuresA = myPandasDataFrame.columns.values + '_x'

ฉันต้องทำอย่างไร นอกจากนี้หากฉันต้องการเพิ่มx_เป็นคำต่อท้ายวิธีแก้ไขจะเปลี่ยนไปอย่างไร

คุณสามารถใช้ความlistเข้าใจ:

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

นอกจากนี้ยังมีวิธีการในตัวเช่น.add_suffix()และ.add_prefix()ตามที่กล่าวไว้ในคำตอบอื่น

ต่อไปนี้เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่มคำต่อท้ายในความคิดของฉัน

df = df.add_suffix('_some_suffix')

เนื่องจากเป็นฟังก์ชันที่เรียกใช้บน DataFrame และส่งคืน DataFrame คุณจึงสามารถใช้งานได้ในสายการโทร

การเชื่อมต่อในสถานที่ที่หรูหรา

หากคุณกำลังพยายามแก้ไขdfในสถานที่ตัวเลือกที่ถูกที่สุด (และง่ายที่สุด) จะอยู่ในตำแหน่งเพิ่มเติมโดยตรงdf.columns(กล่าวคือใช้Index.__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

ในการเพิ่มคำนำหน้าคุณจะใช้ในทำนองเดียวกัน

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

อีกทางเลือกหนึ่งที่ถูกคือการใช้การทำความเข้าใจรายการด้วยf-stringการจัดรูปแบบ (มีใน python3.6 +)

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

และสำหรับคำนำหน้าในทำนองเดียวกัน

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

วิธีการเชื่อมโยง

นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะทำการแก้ไข add * ในขณะที่ผูกมัดวิธี หากต้องการเพิ่มคำต่อท้ายให้ใช้DataFrame.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

สิ่งนี้ส่งคืนสำเนาของข้อมูล IOW dfไม่มีการแก้ไข

DataFrame.add_prefixเพิ่มคำนำหน้าจะทำยังกับ

df.add_prefix('some_prefix_')

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

dfซึ่งยังไม่ได้ปรับเปลี่ยน

คำติชมของ add_*fix

นี่เป็นวิธีการที่ดีหากคุณกำลังพยายามผูกมัดวิธีการ:

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

อย่างไรก็ตามadd_prefix(และadd_suffix) สร้างสำเนาของกรอบข้อมูลทั้งหมดเพียงเพื่อแก้ไขส่วนหัว หากคุณเชื่อว่าเป็นการสิ้นเปลือง แต่ยังคงต้องการเชื่อมโยงคุณสามารถโทรpipe:

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

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

ฉันไม่เห็นโซลูชันนี้ที่เสนอข้างต้นดังนั้นจึงเพิ่มสิ่งนี้ลงในรายการ:

df.columns += '_x'

และคุณสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์คำนำหน้าได้อย่างง่ายดาย

ฉันรู้ 4 วิธีในการเพิ่มคำต่อท้าย (หรือคำนำหน้า) ให้กับชื่อคอลัมน์ของคุณ:

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

หรือ

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

หรือ

3- df.columns += '_some_suffix'มาก

หรือที่อร่อยที่สุด:

3- df.add_suffix('_some_suffix')

การใช้DataFrame.rename.

การเลิกใช้งานadd_prefixและadd_suffix

ในรุ่นอนาคตของหมีแพนด้าadd_prefixและadd_suffixจะเลิก วิธีใหม่ที่แนะนำคือการใช้DataFrame.rename:

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

การใช้renameกับaxis=1และการจัดรูปแบบสตริง:

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

ในการเขียนทับชื่อคอลัมน์ของคุณจริงๆเราสามารถกำหนดค่าที่ส่งคืนให้กับdf:

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

หรือใช้inplace=True:

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