我要评论pandas2.2 dataframe
reindexing selection label manipulation
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| dataframe.add_prefix(prefix[, axis]) | 用于在 dataframe 的行标签或列标签前添加指定前缀的方法 |
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 dataframe。
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', '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 6dataframe after add_prefix to columns:
col_a col_b
x 1 4
y 2 5
z 3 6dataframe 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
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。
到此这篇关于pandas dataframe add_prefix的实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas dataframe add_prefix内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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