使用Pandas为字符串列中的每个值添加字符串前缀

Question

我想在pandas数据框的上述列中的每个值的开头附加一个字符串（优雅地）。 我已经知道如何做到这一点，我目前正在使用：

df.ix[(df['col'] != False), 'col'] = 'str'+df[(df['col'] != False), 'col']

这似乎是一件很不体面的事情-你知道其他的方法吗（这可能也会将字符添加到列为0或NaN的行中）？

如果这还不清楚，我想：

    col 
1     a
2     0

进入：

       col 
1     stra
2     str0

Answer 1

作为替代方案，您还可以使用apply与format结合使用（或更好地与f字符串结合使用），如果您还想添加后缀或操作元素本身，我会发现它的可读性稍高一些：

df = 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：

    col
0  stra
1  str0

如果使用的是Python3.6+，还可以使用f字符串：

df['col'] = df['col'].apply(lambda x: f"str{x}")

产生相同的输出。

f-string版本几乎和@RomanPekar的解决方案（python 3.6.4）一样快：

df = 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)

然而，使用format确实要慢得多：

%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)

Answer 2

如果用dtype=str
加载表文件 或将列类型转换为字符串df['a'] = df['a'].astype(str)
然后您可以使用这样的方法：

df['a']= 'col' + df['a'].str[:]

这种方法允许df的prepend、append和subset字符串。
在熊猫v0.23.4和v0.24.1上工作。不知道以前的版本。

Answer 3

df['col'] = 'str' + df['col'].astype(str)

示例：

>>> 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