Fügen Sie jedem Wert in einer Zeichenfolgenspalte mit Pandas ein Zeichenfolgenpräfix hinzu

Ich möchte eine Zeichenfolge an den Anfang jedes Werts in einer der Spalten eines Pandas-Datenrahmens anhängen (elegant). Ich habe bereits herausgefunden, wie das geht und verwende derzeit:

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

Dies scheint eine verdammt unelegante Sache zu sein - kennen Sie einen anderen Weg (der den Charakter vielleicht auch zu Zeilen hinzufügt, in denen diese Spalte 0 oder NaN ist)?

Falls dies noch unklar ist, möchte ich mich wenden:

    col 
1     a
2     0

in:

       col 
1     stra
2     str0

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

Beispiel:

>>> 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

Alternativ können Sie auch eine applyKombination mit format(oder besser mit F-Strings) verwenden, die ich etwas besser lesbar finde, wenn man zB auch ein Suffix hinzufügen oder das Element selbst manipulieren möchte:

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

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

was auch die gewünschte Ausgabe ergibt:

    col
0  stra
1  str0

Wenn Sie Python 3.6+ verwenden, können Sie auch F-Strings verwenden:

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

die gleiche Ausgabe ergeben.

Die F-String-Version ist fast so schnell wie die Lösung von @ RomanPekar (Python 3.6.4):

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)

Die Verwendung formatist jedoch in der Tat viel langsamer:

%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)

Sie können pandas.Series.map verwenden:

df['col'].map('str{}'.format)

Es wird das Wort "str" ​​vor allen Ihren Werten anwenden.

Wenn Sie Ihre Tabellendatei mit einem dtype=str
Spaltentyp laden oder in einen String konvertieren, können Sie folgende df['a'] = df['a'].astype(str)
Vorgehensweise verwenden:

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

Dieser Ansatz ermöglicht das Voranstellen, Anhängen und Teilmengenzeichenfolgen von df.
Funktioniert mit Pandas v0.23.4, v0.24.1. Ich weiß nichts über frühere Versionen.

Eine andere Lösung mit .loc:

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

Dies ist nicht so schnell wie die oben genannten Lösungen (> 1 ms pro Schleife langsamer), kann jedoch nützlich sein, wenn Sie eine bedingte Änderung benötigen, wie z.

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