Pandas를 사용하여 문자열 열의 각 값에 문자열 접두사 추가

Pandas를 사용하여 문자열 열의 각 값에 문자열 접두사 추가

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팬더 데이터 프레임의 해당 열에서 각 값의 시작 부분에 문자열을 추가하고 싶습니다 (우아하게). 나는 이미 이것을 수행하는 방법을 알아 냈고 현재 다음을 사용하고 있습니다.

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

이것은 할 수있는 일이 지옥처럼 보입니다-다른 방법을 알고 있습니까 (그 열이 0 또는 NaN 인 행에 문자를 추가 할 수도 있음)?

아직 명확하지 않은 경우 다음 단계로 전환하겠습니다.

    col 
1     a
2     0

으로:

       col 
1     stra
2     str0

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

예:

>>> 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

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대안 으로 접미사를 추가하거나 요소 자체를 조작하려는 경우 약간 더 읽기 쉬운 apply조합을 사용할 수도 있습니다 format.

df = pd.DataFrame({'col':['a', 0]})

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

또한 원하는 출력을 생성합니다.

    col
0  stra
1  str0

Python 3.6 이상을 사용하는 경우 f- 문자열을 사용할 수도 있습니다.

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

동일한 출력을 산출합니다.

f-string 버전은 @RomanPekar의 솔루션 (python 3.6.4)만큼 빠릅니다.

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)

format그러나을 사용하면 실제로 훨씬 느립니다.

%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)

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테이블 파일을로드 dtype=str
하거나 열 유형을 문자열로 변환 df['a'] = df['a'].astype(str)
하면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

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

이 접근 방식을 사용하면의 앞에 추가, 추가 및 하위 집합 문자열을 사용할 수 df있습니다.
Pandas v0.23.4, v0.24.1에서 작동합니다. 이전 버전에 대해 모릅니다.

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.loc을 사용한 또 다른 솔루션 :

df = pd.DataFrame({'col': ['a', 0]})
df.loc[df.index, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)

위의 솔루션만큼 빠르지는 않지만 (루프 당 1ms 이상 느림) 다음과 같은 조건부 변경이 필요한 경우 유용 할 수 있습니다.

mask = (df['col'] == 0)
df.loc[df[mask].index, 'col'] = 'string' + df['col'].astype(str)

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/20025882/add-a-string-prefix-to-each-value-in-a-string-column-using-pandas