关于python：使用Pandas向字符串列中的每个值添加字符串前缀 |
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我想在熊猫数据帧的所述列中的每个值的开头附加一个字符串(优雅)。 我已经弄清楚该如何做，目前正在使用： 1df.ix[(df['col'] != False), 'col'] = 'str'+df[(df['col'] != False), 'col']这似乎是一件微不足道的事情-您是否知道其他方法(也可能将字符添加到该列为0或NaN的行中)？ 如果还不清楚，我想转一下： 123 col 1 a 2 0变成： 123 col 1 stra 2 str0 相关讨论 你到底在问什么 请就您的代码做什么/希望它做一个解释 我认为示例代码对普通的熊猫用户来说非常清楚。 为了方便起见，我添加了用例示例。 您的描述与您的代码有些矛盾。 != False业务如何？ 您要将str添加到每个值还是仅添加一些值？ 如我的示例数据框所示。 您的示例仍然不清楚，您是否想要类似df[col] = str + df[col].astype(str)的东西？ 大！ 那正是我想要的。 您可以将其写下来作为答案。 1df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str)例： 12345678910>>> df = pd.DataFrame({'col':['a',0]}) >>> df col 0 a 1 0 >>> df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str) >>> df col 0 stra 1 str0 相关讨论 谢谢。如果有兴趣，数据帧索引也支持这种字符串操作。 如果必须在连接之前满足条件，该怎么办？ @ tagoma，4年后，是的：它也支持数据框索引。您可以创建一个新列并将其附加到索引值上，如下所示：df [col] = str + df.index.astype(str) 如果最后尝试保存到文件，则" astype(str)"可能会破坏编码。 当我尝试此方法以及其他任何方法时，都会看到SettingWithCopyWarning。有办法避免吗？作为替代方案，您还可以将apply与format组合使用(或者更好地使用f字符串)，如果例如还想添加一个后缀或操纵元素本身： 123df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]}) df['col'] = df['col'].apply(lambda x:"{}{}".format('str', x))这也会产生所需的输出： 123 col 0 stra 1 str0如果您使用的是Python 3.6+，则还可以使用f字符串： 1df['col'] = df['col'].apply(lambda x: f"str{x}")产生相同的输出。 f字符串版本几乎与@RomanPekar的解决方案(python 3.6.4)一样快： 1234567df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]*200000}) %timeit df['col'].apply(lambda x: f"str{x}") 117 ms ± 451 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) %timeit 'str' + df['col'].astype(str) 112 ms ± 1.04 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)但是，使用format确实要慢得多： 12%timeit df['col'].apply(lambda x:"{}{}".format('str', x)) 185 ms ± 1.07 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) 相关讨论 同样的结果，但是速度更慢;-) @Philipp_Kats：我添加了一些时间，感谢您的建议！看来f弦几乎一样快。 format确实表现较差。您如何比较？ 不错哦！在我的理解中，.apply总是比"直接"矢量化操作快或慢。即使它们并不慢，我还是希望尽可能避免它们。 @Philipp_Kats：但是，我同意，在这种特殊情况下，当我还添加一个后缀，使用x本身做某事等时，我觉得它更具可读性，但这仅是一个口味问题... :)您可以使用pandas.Series.map： 1df['col'].map('str{}'.format)它将在所有值之前加上" str"一词。 如果使用dtype=str加载表文件 或将列类型转换为字符串df['a'] = df['a'].astype(str) 那么您可以使用这种方法： 1df['a']= 'col' + df['a'].str[:]这种方法允许df的前缀，附加和子集字符串。 适用于Pandas v0.23.4，v0.24.1。不了解较早的版本。 .loc的另一种解决方案： 12df = pd.DataFrame({'col': ['a', 0]}) df.loc[df.index, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)这没有上述解决方案快(每个循环慢> 1ms)，但是在需要条件更改时可能有用，例如： 12mask = (df['col'] == 0) df.loc[mask, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str) 相关讨论 为什么在df[mask].index中使用.index？ @AMC，因为对于.loc，您需要数据帧的索引。这意味着-df [mask]返回符合条件的数据帧，而df [mask] .index返回该数据帧的索引。但是，确实可以使用df.loc [(df [col] == a)，col]或df.loc [mask，col]进行相同操作。 因为对于.loc，您需要数据帧的索引。如果df.loc[mask]有效且确实有效，则.index是多余的，对吗？ @AMC完全是:)。香港专业教育学院编辑解决方案。谢谢。 |
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